面向车辆监控的高精度卫星定位算法研究

发布时间：2023-04-23 12:28

　　随着北斗导航卫星系统的发展,“两客一危”等营运车辆在北斗定位监控过程中,由于建筑物遮挡、其他定位信号干扰和恶劣天气等因素影响,常常造成定位漂移,导致定位精度下降,影响营运车辆业务正常开展。因此,研究高精度的北斗定位算法,对促进营运车辆业务的正常开展有重要的意义。为了减少在卫星定位过程中产生的偶然误差,提高车载定位的定位精度和抗干扰性,本文基于卡尔曼滤波算法,提出自适应卡尔曼滤波定位算法。通过优化定位模型,提高滤波精度和收敛的速度,对北斗定位中出现的随机误差进行修正补偿,提升了算法的精度和可靠性。利用MATLAB仿真工具进行仿真验证,相比其他算法,精度能够得到一定的提升。此外,针对北斗信号长期受到干扰,航位推算累积导致的误差得不到修正而增大的问题,提出一种改进的地图定位轨迹匹配框架,通过自动识别来自用户生成的轨迹并更新地理空间地图。由于道路跟踪是稀疏且有噪声的,基于改进的框架在用户发布地图之前可以验证用户的地图更改。通过仿真实验表明,与传统方法相比,所提出的框架实现了高达四倍的地图匹配性能,精度损失仅为0.1-0.3%。

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国内外发展现状
    1.3 论文主要研究内容
    1.4 论文内容组织结构
2 定位算法相关技术研究
    2.1 常用定位技术
    2.2 导航定位中的差分技术
    2.3 整周模糊度及周跳分析
    2.4 常用定位算法
    2.5 定位误差来源
    2.6 本章小结
3 卡尔曼滤波在定位中的应用
    3.1 线性系统状态预测方程
    3.2 线性系统协方差预测方程
    3.3 线性系统观测方程
    3.4 模型迭代过程
    3.5 建立数学模型
    3.6 建立观测方程
    3.7 计算机仿真
    3.8 本章小结
4 自适应卡尔曼滤波定位算法设计
    4.1 建立观测方程
    4.2 改进滤波的仿真及分析
    4.3 本章小结
5 电子地图辅助定位框架设计
    5.1 地图匹配和生成
    5.2 改进的框架
    5.3 对比实验
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 创新点
    6.3 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集



本文编号：3799719