基于gps%2fins组合定位系统滤波算法的研究和仿真

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1、ClassifiedIndex：TP301．6U．D．C：SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisRESEARCHANDSIMULATIONOFTHEFILTEI洲GALGOⅪTHMINGPS／INSGrade：2010Candidate：XiaoweiWangAcademicDegreeAppliedfor：MasterSpecialty：TrafficInformationEngineering&ControlSupervisor：Prof．YusongYanMa

2、y．2013西南交通大学学位论文版权使用授权书’本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年解密后适用本授权书；2．不保密√使用本授权书。(请在以上方框内打“√”)撇一虢彬伊⋯～日期：刁咿‘．圹日期：西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要

3、工作或贡献如下：l、首先研究了GPS／INS组合定位系统的基本组成、工作原理、误差来源、数学模型以及发展现状，在此基础上对卡尔曼滤波算法的基本原理、关键技术进行了研究和讨论，并且对卡尔曼滤波算法在组合定位系统中的应用进行了分析。2、然后提出将改进的卡尔曼滤波算法(UKF)应用于GPS／INS组合定位系统，同常规卡尔曼滤波相比，由于UKF算法采用UT变换，并且不需要对非线性系统方程进行线性化逼近，因此该算法更适用于组合定位系统，采用基于UKF算法的卡尔曼滤波器对组合定位系统的数据进行融合，可以有效地减小组合系统误差，提

4、高组合系统的稳定性，并通过计算机仿真验证了UKF算法的有效性。3、最后提出一种新的滤波算法——区间平滑UKF算法，该算法主要是基于区间平滑理论，在UKF算法的基础上，创新性地将区间平滑技术应用到UKF算法的状态估计中，即采用UKF算法对组合定位系统的状态矢量进行估计后，再利用区间平滑技术处理系统的状态矢量及其方差，然后输出系统的更新状态矢量值。采用计算机仿真验证了区间平滑UKF算法可以有效地解决GPS／INS组合定位系统中的非线性问题，减小定位系统的误差值，从而提高定位系统的精度。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在

5、导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：日期：观伊云oRt6。可西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要伴随着现代科学技术的快速发展，人们在早期智能车辆道路系统(IVHS)的基础上，经过长期的研究与实验，终于开发出一种多学科交叉渗入并且应用极为广泛的电子信息系统——智能交通系统(ITS)。ITS是一个可

6、以在大范围、多方位充分发挥作用的综合管理运输系统，它的主要工作原理是将现有的电子数据通讯技术、传感器技术、信息化处理技术、数字化电子控制技术以及计算机处理技术等有效地结合起来，并将它们运用到整个交通运输信息化管理系统。在智能交通系统的发展历程中，对组合定位系统的研究始终是一个备受瞩目的热点问题。当前使用最为广泛的是全球定位系统(GPS)，但在一些复杂环境下，GPS系统的定位信号容易丢失，不能够满足使用者的要求，因此就需要辅助定位系统对其进行优势互补，达到提高定位精度的目的。近几年GPS／INS组合定位系统由于优越的性

7、能和廉价的成本使其在海、陆、空等领域得到了广泛的应用。本文首先对GPS／INS组合定位系统进行了研究和分析，并讨论了GPS／INS组合定位系统的基本原理和数学模型，为下文的研究奠定了基础。在GPS／INS组合定位系统中，最为关键的技术是充当两个定位子系统的接口并起到数据融合作用的滤波器，本文重点讨论了卡尔曼滤波理论在GPS／INS组合定位系统中的应用问题，在对卡尔曼滤波理论进行简单分析和讨论之后，提出了将两种改进的滤波算法应用于GPS／INS组合定位系统。一方面将改进的卡尔曼滤波算法(UKF)应用到GPS／INS组合

8、定位系统中，构建了基于UKF算法的联合卡尔曼滤波器，并对各个子系统的滤波器和组合定位系统的主滤波器进行了设计，然后分析并建立了GPS／INS组合定位系统的状态方程和观测方程。通过计算机仿真比较，首先验证了GPS／INS组合定位系统的定位效果明显优于GPS单一定位的效果，其次验证了较常规卡尔曼滤波而言，基于UKF算法的联合卡尔曼滤波可以有效地减小