车载惯性/卫星组合导航滤波算法研究

发布时间：2024-09-17 18:43

　　随着智能交通系统与智慧城市的发展建设,未来更多基于位置的服务将被提供给交通用户,用以提升交通安全和体验。在无人驾驶技术已成为应用趋势的情况下,其对精确位置信息更为依赖。卫星导航系统能提供不依赖于时间的精确位置信息,但在城市环境下,卫星信号受环境的干扰较大,卫星无线信号容易被建筑物遮挡、反射,地面客户端接收到的信号往往信噪比较低并具有多径传输特性,这会产生较大的定位误差。惯性导航系统能在短时间内提供精确的相对位置信息,但受限于误差积累,不能长时间独立工作。基于惯性和卫星的组合导航系统可以为单一系统定位精度差和稳定性差提供有效的解决方案,设计惯性与卫星组合导航系统,利用卫星定位信息对惯性系统周期性校正并抑制误差,保证惯性系统信息输出的长期稳定,本文中将对组合导航系统的原理及方案设计进行详细探究。信息融合滤波算法是组合导航的关键技术,在处理状态估计与噪声滤波问题上,基于最小均方误差准则的滤波方式在处理噪声统计特性为高斯特性的系统中,被证明具有最优效果。但是最小均方误差准则下的滤波方法只能捕捉噪声的一阶和二阶统计特性,当系统噪声统计特性呈现非高斯特性时,特别当出现厚尾(Heavy-tailed)...

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【学位级别】：硕士

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图8路线局部放大图Fig.8Partialenlargementofroute

·5·图8路线局部放大图Fig.8Partialenlargementofroute4结论本文基于卫星探测的信息，验证了一种车辆捷联惯性/卫星组合导航方法的可行性。本文以捷联惯导误差方程为基础建立系统的状态模型，以卫星探测值为量测，只用一个观测表达式即同时包含车辆的位置和姿态信息....

本文编号：4005883