組合式車載導航系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，車輛導航與定位技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注。本文以車載導航為應用背景，重點研究了低成本SINS/GPS/EC組合導航系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，為實現(xiàn)高精度的車載導航提供了有效的途徑。 為了提高組合導航子系統(tǒng)的精度，本文首先詳細分析了每個子系統(tǒng)的導航原理和誤差，并建立了相應的誤差模型。設(shè)計了標定實驗來辨識捷聯(lián)慣導系統(tǒng)（SINS）中MEMS慣性器件的常值誤差、刻度因子誤差和安裝誤差；提出了基于橢圓假設(shè)的非線性兩步估計算法來補

2、償電子羅盤（EC）所受到的羅差，通過實驗驗證了補償方法的有效性。 針對低成本SINS系統(tǒng)難以完成航向自對準的問題，本文提出了基于電子羅盤輔助實現(xiàn)粗對準，再利用卡爾曼濾波技術(shù)實現(xiàn)精對準的SINS初始對準方法。在精對準過程中，分別設(shè)計了基于初始對準線性誤差模型的卡爾曼濾波器、簡化Sage-Husa自適應濾波器以及基于非線性誤差模型的自適應擴展卡爾曼濾波器和平淡卡爾曼濾波器。實驗結(jié)果顯示，在系統(tǒng)量測噪聲方差陣未知時，在濾波器中加入自適

3、應方法能有效的提高對準精度；而采用非線性濾波算法，即使在粗對準之后方位失準角比較小的情況下，也可獲得比線性濾波更優(yōu)的對準精度和快速性。 由于分布式卡爾曼濾波比集中式濾波具有更強的容錯性能，本文重點研究了自適應聯(lián)邦卡爾曼濾波算法在SINS/GPS/EC組合導航系統(tǒng)中的應用。在分析導航子系統(tǒng)組合模式和組合導航系統(tǒng)狀態(tài)方程的基礎(chǔ)上，分別設(shè)計了自適應聯(lián)邦卡爾曼濾波器和集中卡爾曼濾波器，并通過組合導航實驗比較了兩種濾波算法的性能。