車載GPS-DR組合導航系統(tǒng)粒子濾波算法的改進及應用研究.pdf

1、為了提高運輸效率和增強安全保障，各國相繼開展了對車輛導航定位系統(tǒng)的研究。選擇怎樣的定位方式是車輛導航定位系統(tǒng)的關鍵。GPS和DR是最常用的兩種定位方法，將兩種定位方法有效結合構成車載GPS/DR組合導航系統(tǒng)，能得到更精確的定位結果。實現(xiàn)GPS/DR組合的核心問題是數(shù)據(jù)融合方案的設計，因此，選用一種良好的數(shù)據(jù)融合方式，來提高數(shù)據(jù)融合的精度也就成為研究的重點。主要工作包含以下幾個部分:
　　首先，對車輛導航定位系統(tǒng)、濾波技術的發(fā)展進行

2、了綜述，介紹了GPS/DR組合導航系統(tǒng)的原理。
　　其次，采用擴展卡爾曼濾波(EKF)，對單獨的DR系統(tǒng)和車載GPS/DR組合導航系統(tǒng)進行濾波估計。采用EKF時，非線性系統(tǒng)必須要進行線性化，從而導致濾波結果有較大的誤差。
　　然后，以EKF為基礎，研究了粒子濾波(PF, Particle Filter)在GPS/DR組合導航系統(tǒng)中的應用。PF中存在的主要問題是粒子集的退化問題，目前解決退化問題主要有兩個方面:重要性函數(shù)的選取

3、和重采樣。本文從這兩個方面入手，利用擴展Kalman濾波產生重要性函數(shù)，充分利用了觀測信息，更接近于真實狀態(tài)。又由于在系統(tǒng)重采樣方法中容易引入誤差，從而，基于范數(shù)概念將變量的誤差限定在一定范圍內，并設定門限，來表征粒子的退化程度，對大權值粒子的選擇更合理。最終，結合這兩個方面，提出了改進的粒子濾波方法。
　　隨后，應用Matlab仿真，針對GPS/DR組合導航系統(tǒng)模型，從東向位置和東向速度兩個狀態(tài)的估計值、真實值對八種濾波結果進行