車載慣性/衛(wèi)星組合導航濾波算法研究
發(fā)布時間:2024-09-17 18:43
隨著智能交通系統(tǒng)與智慧城市的發(fā)展建設,未來更多基于位置的服務將被提供給交通用戶,用以提升交通安全和體驗。在無人駕駛技術已成為應用趨勢的情況下,其對精確位置信息更為依賴。衛(wèi)星導航系統(tǒng)能提供不依賴于時間的精確位置信息,但在城市環(huán)境下,衛(wèi)星信號受環(huán)境的干擾較大,衛(wèi)星無線信號容易被建筑物遮擋、反射,地面客戶端接收到的信號往往信噪比較低并具有多徑傳輸特性,這會產(chǎn)生較大的定位誤差。慣性導航系統(tǒng)能在短時間內(nèi)提供精確的相對位置信息,但受限于誤差積累,不能長時間獨立工作;趹T性和衛(wèi)星的組合導航系統(tǒng)可以為單一系統(tǒng)定位精度差和穩(wěn)定性差提供有效的解決方案,設計慣性與衛(wèi)星組合導航系統(tǒng),利用衛(wèi)星定位信息對慣性系統(tǒng)周期性校正并抑制誤差,保證慣性系統(tǒng)信息輸出的長期穩(wěn)定,本文中將對組合導航系統(tǒng)的原理及方案設計進行詳細探究。信息融合濾波算法是組合導航的關鍵技術,在處理狀態(tài)估計與噪聲濾波問題上,基于最小均方誤差準則的濾波方式在處理噪聲統(tǒng)計特性為高斯特性的系統(tǒng)中,被證明具有最優(yōu)效果。但是最小均方誤差準則下的濾波方法只能捕捉噪聲的一階和二階統(tǒng)計特性,當系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計特性呈現(xiàn)非高斯特性時,特別當出現(xiàn)厚尾(Heavy-tailed)...
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
本文編號:4005883
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【學位級別】:碩士
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圖8路線局部放大圖Fig.8Partialenlargementofroute
·5·圖8路線局部放大圖Fig.8Partialenlargementofroute4結論本文基于衛(wèi)星探測的信息,驗證了一種車輛捷聯(lián)慣性/衛(wèi)星組合導航方法的可行性。本文以捷聯(lián)慣導誤差方程為基礎建立系統(tǒng)的狀態(tài)模型,以衛(wèi)星探測值為量測,只用一個觀測表達式即同時包含車輛的位置和姿態(tài)信息....
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