基于MEMS组件的行人导航系统关键技术研究

发布时间：2020-03-28 00:03

【摘要】：行人导航是指对单兵或者行人进行导航定位的技术。为了提高由MEMS(Micro Electronic Mechanical System,MEMS)组件构成的行人导航系统在多环境下工作的可靠性和导航定位精度,本文提出了一种基于自适应抗差最小二乘参数估计的加速度计和磁力计标定方法,利用容错联邦Kalman滤波算法融合捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)、GPS(Global Position System,GPS)、磁力计和气压高度计构成行人导航系统。研究内容主要包括:第一,针对行人导航技术,充分调研行人导航系统国内外研究现状,分别总结了行人导航系统中的MEMS传感器,行人步态分析和零速检测算法,步长估计和零速修正算法框架,根据研究现状确定了基于MEMS组件以SINS为核心子系统融合其他传感器的行人导航技术研究方案。第二,针对行人导航系统中的MEMS加速度计、MEMS陀螺仪、GPS和磁力计作简要介绍,重点分析了加速度计和磁力计的误差模型,提出了自适应抗差最小二乘参数估计的标定方法,并通过实验验证了其可行性。第三,针对行人导航中的零速检测问题,阐述了基于广义似然比检测的零速检测方法,推导了该检测方法的公式,引出了加速度滑动方差,加速度幅值和角速度能量等零速检测方法,设计了基于SINS误差传播模型的零速修正算法,并通过行走实验验证和对比了上述零速检测方法。第四,针对多传感器构成的行人导航系统,介绍了SINS与其他传感器组合的Kalman滤波模型,重点阐述了残差检测的故障检测方法,设计结合故障检测的容错联邦Kalman滤波算法。第五,为了检验行人导航算法的可行性,分别对容错联邦Kalman滤波算法进行仿真和实验验证。仿真结果表明该算法可以实现故障隔离和系统重构,提高了行人导航系统的容错性能。实验结果表明基于MEMS组件的行人导航系统的定位误差在3%以内。
【图文】：

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能地将士兵纳入信息化战场[1]；而行人导航/定位系统则是在单兵作战系统中发挥着重要的作用。念、新材料、新技术的支撑下，不少国家发展、研制了单兵作战系统一般由计算机/通讯子系统、综合头盔子系统、武其中最典型和成熟的如美国“陆地勇士”，它使得单兵作为，实现了单兵作战网络化、系统化和集成化[1][2]。除“陆地勇来步兵”、“重拳”、“装备与通信一体化步兵”和 “未来士兵士”单兵作战系统经过近十年的攻关亦取得了突破性进展，但其是大型城市遭遇空中打击之后，战场环境变得更加复杂方向、速度以及位置信息，进而辅助士兵在地面战、巷战命安全。此外，据公安部消防局统计，2005-2013 年，消防救援任务中共发生 70 起消防官兵伤亡事故，造成 85 人死亡现场中，消防官兵无法感知所处位置，一旦遇险，无法迅兵位置，不能及时有效地开展救援[4]。图 1-1 为行人导航系

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1.2.3.2 零速修正算法研究现状针对无 GPS 辅助情况下 SINS 误差随时间累积问题，业内提出了一种基于行人步行行为特征的零速修正方案。该方案将 MEMS-IMU 系于足部，行走过程中采集 MEMS 仪表信息并进行导航解算，利用足部接触地面时间段内的零速信息对 SINS 导航定位信息进行修正，以抑制误差发散问题。将 MEMS 惯性器件固定于足部并利用足部触地的零速信息进行修正最早由 E. Foxlin 于 2005 年首次提出[9]。通过采集行走过程中行人的加速度和角速度数据，该系统利用 PC 机处理原始数据得到行人运动的轨迹和航向，并首次采用零速修正算法（ZeroVelocityUpdates，ZUPT）消除 SINS 误差，通过实验验证了该方案的可行性。国内针对该方案亦进行了大量研究，如秦永元、严恭敏、高伟、张勇刚等。利用零速修正可以有效抑制误差累积问题，但如何检测零速是一个具有挑战性的话题，业内分别从数学与测量两个角度探讨了零速检测方法。针对零速检测，谢波、严恭敏等人提出了三条件判断算法[25]，通过设定三条件的阈值（条件 1，加计输出的幅值；条件 2：加速度的局部方差；条件 3：陀螺输出的幅值）同时满足则判断零速时刻。北京理工大学的田晓春在此基础加上角速度阈值法构成四条件判断法[34]，进一步提高了零速检测的准确性。Skog等根据统计检验理论建立广义似然概率检验模型，，将零速检测看成一个假设检验问题，提出了一种极大似然检测模型[35]。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN96

【参考文献】