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时间:2019-03-10
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1、中圈分类号:u283,lUDC:XXXX学校代码;10004密级:公开北京交通大学硕士学位论文改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究neApplicationResearchofImpfowdParticleFilterAlgorithmtoImegratedNavigation作者姓名:赵梅导师姓名:张三同学位类别:工学学科专业:交通信息工程及控制研究方向:数据融合和组合导航技术学号:04120118职称:副教授学位级别:硕士北京交通大学2006年12月中文摘要摘要:八十年代末,随着GPS定位技术的广泛研究,它很快
2、被应用到车辆定位与导航系统中。但是GPS定位系统仍存在着定位可靠性不高,精度有时较低的词题,另外车载GPS接收机的定位精度通常还会受到卫星信号状况和道路环境的影响。由陀螺仪和里程表组成的航位推算(DR)系统具有较好的自主性,但由于其时间长了以后,定位精度变的很低而不能单独使用。GPS/DR组合系统能够充分发挥各自的优势,特别是由压电晶体速率陀螺和革程表构成的DR系统,具有体积小、精度高、成本低等优点。GPS/DR组合定位系统是城市车辆导航的发展方向。本课题首先研究了GPs/DR车载定位系统的组合模型,然后在分析了非
3、线性滤波的基础上,引入了粒子滤波。粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡罗算法,它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概率密度,从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在诸多优点,然而它仍然存在诸如粒子数匮乏、滤波性能不高、实时性差等问题。针对粒子滤波存在的上述问题.本文提出了一些改进算法:辅助粒子滤波算法、u.粒子滤波算法、强追踪粒子滤波算法。分别对这些改进算法进行分析说明,并将其应用于组合导航模型中,得到的仿真结果进~步表明,与普通粒子滤波算法相比。上述采用的几种改进算法使
4、得系统可靠性大大提高。关键词:组合导航;非线性滤波;粒子滤波;辅助粒子滤波:U一粒子滤波;强跟踪粒子滤波分类号:U283,1韭塞窑通太堂亟土堂僮监塞△旦SI基△£!ABSTRACTABSTRACT.Atmeendof1980s,躯the、】videlystudyofGPStecllIlolo鼢itw酗llscdin出esystemofvehiclelocationaIldnaVigalionsoon.WlIile,thcrearestillsomecxistingproblelIlswi也GPSlocation龃d
5、mvig撕∞system,st
6、ch硒lowdepemilityaIldsometirnesnoteI:10且lglllligherp僦isioIl,ontl悖othcrh孤d,廿lelocationprccisionofvchicleGPSrcceivcrisal∞a疏ctedbylowSecondaryplanetsignal曲droadenvironmem.DeadReckoningsystcm,wbichismadeupofgyroscope锄dodometer,h嬲betterindepend翎ce.Un
7、fbnLIIlately’sinccitdoesnothavegoodcIlou曲locationprecisionaReralinlelongtime,“ca姗【otbelIsediIldependently.GPS/DRcombinationsystemcallMnginto劬playadv绷tageofthei娼,espcciallyfortlleDRsystemmadeupwitllpiezoelectricitycrystalspeedgymscope狮dodom酏%hasm趴yadVaIltages,s
8、uch嬲small,hi曲prccisionandlowcostetc.GPS/DRcombination嘶emation掣stemismedirectionofdeVelqmlentofcilyveKclenaviga丘on.Firstly,tllisprojecthasstlldiedGPS/DRVe场cIelocations”tem,andn枪nin仃oducesparticlefiltertheorybasedonmeaIlalysisofnon.1inear6lter.Paniclc尉terisaMont
9、CarloaIgorimmbasedonrecursiVepropagation.AparticIeset,whichisfandomlys觚pledfbmprobability缸nctionandhascorrespondingwei曲ts,isiIl仃oducedto印proachtkpostefiordist曲ution.111erc】白reitcan
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