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1、2008NO.30ScienceandTechnologyInnovationHerald科技创新导报高新技术基于信息融合的GPS航位推算组合导航系统设计韩世超左韬(武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081)摘要:全球定位系统(GPS)和航位推算(DR)两种定位方式的结合,构建了基于卡尔曼滤波的算法,实现陆地GPS/DR组合定位系统的数据融合,当其中任何一个子系统出现故障时联合滤波器仍然可继续为用户提供导航服务。本文简介了GPS/DR车载组合导航。系统的设计原理及运用联合卡尔曼滤波进行数据融合的实现方法。关键词:GPS/DR组合
2、导航系统航位推算卡尔曼滤波信息融合中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1674-098X(2008)10(c)-0023-021引言DR系统采用低成本的陀螺仪和车辆里程系统的整体状态变量X取为S=[SVAS1112GPS全球卫星定位系统可以提供全球范围表构成,通过对车辆航向角变化量和车辆位置VAeY]T,其中S,V,A;S,V,A分别为坐标22111222的卫星导航定位数据,用户实时接收卫星发出变化量的测量,递推出车辆的位置变化,因此中XY轴轴方向的位置、速度和加速度,单位的星历,可以解算出用户当前的位置、速度和能够提供连续的、
3、相对精度很高的定位信息。分别是m、m/s和m/s2;让GPS子系统的状态时间等定位信息。但GPS接收机在城市中受到其自主导航的基本原理主要是:在车辆定位应变量S1和DR子系统的状态变量S2都和S一高大建筑物、桥梁、隧道、树木等的遮挡时,用中,车辆的运动可以看作是在二维平面上的致,就可以得到一致的状态方程,建立车辆的会引起信号的失锁,此时GPS定位系统不能为运动,如果已知车辆的起点位置坐标和初始航运动方程如式(1)。用户提供导航服务。因此一般采用多个系统向角,通过实时测量车辆的行驶距离和航向角来组建成优势互补的组合导航系统,通过多个的变化,
4、就可以推算出车辆的每个时刻的二维导航系统的定位信息,进行数据融合,得到比单坐标。具体的推算算法可见文献[1]。由于DR个定位信息更好的定位性能和更全面的定位系统自身不能提供车辆的初始位置座标和初信息,来提高定位精度,满足定位的需要。(1)GPS/DR组合方式是指GPS与航位推算(DeadReckoning,简称DR)的组合导航方式。将GPS定位与DR定位方式组合起来,可确保移式中,T,T分别为东向和北向机动加速动车辆在丢失卫星信号时仍能有效地确定车A1A2度的相关时间常数;A,A分别为“当前”X轴辆所在的位置。DR是典型的独立定位技术,1
5、2和Y轴加速度分量的均值,W,W分别为(0,在短时间内能够保持较高的精度,且其有效性A1A2d2)和(0,d2)的高斯白噪声。角加速度漂移e和不受外界的影响,但该方法仅能确定相对位A1A2速度因子Y。d2和d2的计算可采用机动加置,且误差将随推算过程而累加。因此,GPSA1A2速度方差的自适应算法。和DR存在很强的互补关系。一方面,GPS提3.2卡尔曼滤波供的绝对位置信息可以为DR提供推算定位的卡尔曼滤波称为一种最优估计理论,就实初始值并进行误差校正;另一方面,DR的推算图1GPS/DR组合导航系统原理现形式而言,卡尔曼滤波器实质上是一套
6、由数结果可用于补偿部分GPS定位中的随机误差,字计算机实现的递推算法,每个递推周期中包从而平滑定位轨迹。所以利用适当的方法将含对被估计量的时间更新和量测更新两个过两种系统结合起来,充分利用其定位信息的互程。时间更新由上一步的测量更新结果和设补性,就能够获得比单独使用任何一种方法时计卡尔曼滤波器时的先验信息确定,量测更新都要高的定位精度和可靠性。则在时间更新的基础上根据实时获得的量测值确定。因此,量测量可看作卡尔曼滤波器的2GPS/DR组合导航系统组成及原理输入,估计值可看作输出。输入和输出之间由2.1GPS/DR系统的组成时间更新和量测更
7、新算法联系,这与我们所了GPS/DR系统主要有三大部分组成,如图解的信号处理中因果系统的概念相类似的。1所示:(1)数据采集输入部分。主要由低成本由基本卡尔曼滤波算法可以派生出许多的陀螺仪、里程表及指南针等组成,进行相关其他的卡尔曼滤波算法,如扩展卡尔曼滤波算数据的采集。(2)数据处理部分。由计算机将收法、卡尔曼滤波的UD分解算法、反馈校正的集到的导航信息进行实时处理,调用合适的导闭环卡尔曼滤波算法等。基本卡尔曼滤波要航算法和信息融合技术进行数据处理。(3)数据求系统的状态方程和观测方程都是线性的,而输出部分。包括输出接口、显示器等各种终
8、图2多传感器信息融合示意图在实际工程中,系统中常存在非线性,对非线端设,实时的输出车辆的位置信息。GPS/DR系统的系统软件一般包含GPS数始航向角,无法得到航位推算系统的初始值,性系统的滤波
