基于改進(jìn)AKF的車載MIMU-GNSS組合導(dǎo)航算法研究.pdf

1、二十一世紀(jì)新科技的發(fā)展日新月異，促進(jìn)了微電子技術(shù)和微機(jī)械加工工藝水平的進(jìn)步，在其推動下 MEMS慣性傳感器的發(fā)展突飛猛進(jìn)，促使更多學(xué)者投入到了相關(guān)技術(shù)的研究中。以MEMS慣性傳感器為主體的MIMU系統(tǒng)以其微型化、低成本、可批量生產(chǎn)、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)廣泛應(yīng)用于微型機(jī)器人、車載設(shè)備、智能移動通信設(shè)備、無人機(jī)等眾多領(lǐng)域。特別是對于車載導(dǎo)航系統(tǒng)，MIMU系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)使該系統(tǒng)得到長足的發(fā)展。然而，由于MEMS慣性傳感器的精度較低并且誤差會逐漸積累，導(dǎo)

2、致MIMU系統(tǒng)精度差，不能獨(dú)立完成車載導(dǎo)航任務(wù)。通常情況下，為了彌補(bǔ) MIMU系統(tǒng)導(dǎo)航誤差，采用GNSS對其進(jìn)行補(bǔ)償，以組成車載 MIMU/GNSS組合導(dǎo)航系統(tǒng)。本文則是以車載MIMU/GNSS組合導(dǎo)航系統(tǒng)為應(yīng)用背景，針對MEMS陀螺降噪及自適應(yīng)線性信息融合方法展開深入研究。在保證車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，提高車載系統(tǒng)導(dǎo)航精度。
　　本文在介紹車載MIMU/GNSS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的研究發(fā)展現(xiàn)狀、基本原理與組合方式、經(jīng)典信息融合

3、算法的基礎(chǔ)上，針對MEMS陀螺噪聲影響車載系統(tǒng)導(dǎo)航精度的問題，對MEMS陀螺降噪技術(shù)展開深入研究：首先對MIMU器件誤差進(jìn)行分析，針對MIMU器件的隨機(jī)誤差，采用Allan方差與自回歸過程進(jìn)行誤差特性辨識，并建立了MEMS陀螺誤差模型。再根據(jù)該誤差模型，設(shè)計相應(yīng)的MEMS陀螺降噪方案，減小隨機(jī)誤差，為后續(xù)章節(jié)的研究奠定堅實(shí)基礎(chǔ)。在車載MIMU/GNSS組合導(dǎo)航系統(tǒng)融合算法研究過程中，文中針對采用傳統(tǒng)卡爾曼濾波無法解決車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)最優(yōu)

4、估計信息輸出不穩(wěn)定的問題，建立了基于改進(jìn)觀測狀態(tài)方差R值的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法；在此基礎(chǔ)上引進(jìn)平方根濾波，提出一種基于平方根的自適應(yīng)卡爾曼濾波（S-AKF）算法，該算法不僅可以解決信息融合過程中狀態(tài)量計算誤差的問題，還能夠結(jié)合自適應(yīng)卡爾曼濾波和平方根濾波的優(yōu)點(diǎn)，提高車載MIMU/GNSS導(dǎo)航信息穩(wěn)定性和系統(tǒng)精度。最后，利用XSENS公司生產(chǎn)的MTi-G微慣性傳感器與衛(wèi)星接收機(jī)進(jìn)行了靜態(tài)試驗和車載動態(tài)試驗：試驗結(jié)果表明，相比于基于卡爾曼濾