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时间:2019-02-25
《车载组合导航系统的卡尔曼滤波器设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、沈阳理工大学硕士学位论文摘要全球定位系统(GPS)具有定位精度高,但容易出现卫星信号遮挡问题而导致信号失效的特点。航位推算具有短时定位精度高,但误差随时问累积的特点。为了降低成本,提高系统定位精度,使系统能实时连续的获得参数,本文提出了车载GPS/航位推算组合导航的设计方案。本文研究了全球定位系统和航位推算系统的原理,分别对GPS子系统、航位推算子系统和GPS/航位推算组合导航系统进行建模,并离散化。选用GPS接收机,方向传感器电子罗盘和距离传感器轮解码器进行数据的采集。分析比较残差检验法、数据变化率检验法和模糊逻辑检验法,通过
2、仿真实验,确定用模糊逻辑检验法对采集的数据进行预处理。通过运动载体的“当前”加速度统计模型和本文建立的系统模型,推导出GPS子系统、航位推算子系统和GPS/航位推算组合系统的卡尔曼滤波方程。通过三个子系统的仿真实验,分析得出:系统滤波后比滤波前误差更小、曲线更平滑。GPS/航位推算组合导航系统比单独的GPS子系统、航位推算子系统性能更好、精度更高。本文研究及实验结果表明,车载GPS/航位推算组合导航系统比单独的GPS子系统、航位推算子系统误差更小精度更高。关键词:全球定位系统:航位推算:组合导航;卡尔曼滤波沈阳理工大学硕士学位论
3、文AbstractGlobalpositioningsystem(GPS)hasthefollowingcharacters:highlocationaccuracy,buteasytoappeartheproblemofsignalsbeingcoveredbysatelliteandleadingtosignalexpiration.Deadreckoningsystemhascharactersofhighlocationaccuracyinshorttime,buterroraccumulatesalongwithtim
4、epassing.Toreducecost,increaselocationaccuracyandacquirecontinuousreal·timeparameters,thevehicleGPS/deadreckoningintegratednavigationsystemisputout.StudyingtheprincipleofGPSanddeadreckoningfirstly,establishingmodelsforGPSsubsystem,dcadreckoningsubsystemandGPS/DRinteg
5、ratednavigationsystem,thenmakingthemdiscreted.ItchoosesGPSreceiver,cheapdigitalcompassandmile·metertoacquireparameters,Comparedthreeinspectionmethods,fuzzylogicmethodtopre-treatparametersbysimulationexperimentsisconfirmed.Accordingtotheaccelerationmodelofmotioncarrie
6、randthesystemequations,theKalmanfilterequationsofGPSsub-system,deadreckoningsubsystemandGPS/DRintegratednavigationsystemareputout.Byanalyzingtheresultsofsimulationexperiments,theerrorafterfilteriSsmallerandthecarveissmoother.Thesimulationcarveofdeadreckoningsubsystem
7、showsitscharactersofhJighshort—timeprecisionanderroraccumulation.TheGPS/DRintegratednavigationsystemhasbetterperformanceandhiigherprecisionthanitssubsystem.Accordingtotheresultsofsimulation,comparedtoGPSsubsystemanddeadreckoningsubsystem,thevehicleGPS/DRintegratednav
8、igationsystemhassmallererrorandhigherprecision.Keywords:GlobalPositioningSystem;DeadReckoning;IntegratedNavigation;KalmanFiltcr沈阳理工
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