基于无迹卡尔曼滤波的北斗卫星定位算法的研究

发布时间：2017-08-29 03:04

  本文关键词：基于无迹卡尔曼滤波的北斗卫星定位算法的研究

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【摘要】：自上世纪80年代,我国开始筹备建立独立自主的卫星导航系统开始,至2012年底,北斗II代已经具备了服务亚太地区的能力。发展北斗卫星导航系统、导航终端硬件设备及软件定位算法,完善北斗卫星导航产业链对促进我国经济发展、服务国民社会建设、保障国家安全等各个方面具有重要作用。 提高北斗卫星导航系统的定位精度、定位速度,将有效促进北斗卫星导航系统的应用。在定位算法中,较为突出的就是基于最小方差估计的卡尔曼滤波。卡尔曼滤波自从问世就受到了学术界的关注,其优良的性能以及方便的计算方式受到极大的欢迎,随着卡尔曼滤波器的应用越来越广泛,在其基础上衍生出扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF),且UKF算法以其优良的性能、非线性系统适用性强等特点,一直以来都是研究的重点。 本文首先阐述了从接收机接收到导航电文直至解算出用户坐标的解算过程,包括星历数据与历书数据的差别,以及在导航电文中选择有用的参数计算卫星在大地2000坐标系中位置；对载波相位观测序列进行周跳探测与修复的常用方法。 然后详细阐述了UKF算法的原理及运算过程,针对UKF滤波器的初值选取影响滤波器收敛速度及收敛性的问题和使用IMU单元快速确定系统运动学模型的方法,使用微惯性测量单元辅助UKF算法,根据微惯性测量单元的输出信号,解算出接收机的运动方向、距离等参数,计算在定位结果并不准确时的系统运动学模型,并在累积误差较小时,将微惯性测量单元的位置信息与卫星导航解算出的位置信息进行加权求和,并以此值代替卫星导航解算出的观测序列,减小单一观测序列的误差,加快滤波器收敛速度。 最后,通过使用UB240卫星信号接收板卡、MiniIMU模块、MICRO2440嵌入式开发板、TI的Launchpad低成本开发套件及智能小车等设备组成了实验系统,实际采集数据,通过MATLAB平台对数据进行运算处理,验证本文所使用方法的正确性。 经过反复实验,证明了本文中利用微惯性测量单元的数据辅助滤波器使其收敛速度加快的方法的有效性。并总结出微惯性测量单元测量的准确度是决定收敛速度提高程度的关键,若能有效抑制微惯性测量单元的误差,则可大幅提高滤波器收敛速度,提高快速定位的准确性。
【关键词】：北斗卫星导航系统 定位算法 UKF滤波器 微惯性测量单元 收敛速度
【学位授予单位】：哈尔滨商业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN96.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 概述10-17
• 1.1 课题研究背景和意义10-12
• 1.1.1 北斗卫星导航系统概述10
• 1.1.2 发展北斗卫星导航系统的背景10-11
• 1.1.3 北斗卫星导航系统的研究意义11-12
• 1.2 卫星导航定位算法的国内外研究现状12-15
• 1.2.1 用户接收机坐标解算类算法的研究现状12-13
• 1.2.2 滤波类算法的国内外研究现状13-14
• 1.2.3 惯性测量单元国内外研究现状14-15
• 1.3 本文研究内容15-17
• 2 北斗卫星导航系统概述17-23
• 2.1 北斗卫星导航系统简介17-18
• 2.2 北斗卫星导航系统空间结构18-20
• 2.2.1 空间星座18
• 2.2.2 坐标系统18-19
• 2.2.3 时间系统19-20
• 2.3 北斗卫星导航系统信号结构20-22
• 2.3.1 空间信号20
• 2.3.2 测距码与导航电文20-22
• 2.4 本章小结22-23
• 3 北斗卫星导航系统解算与滤波模型23-42
• 3.1 用户坐标解算原理23-30
• 3.1.1 卫星坐标解算方法23-26
• 3.1.2 伪距测量方法26
• 3.1.3 周跳探测方法26-28
• 3.1.4 电离层延迟修正方法28-29
• 3.1.5 接收机坐标解算方法29-30
• 3.1.6 坐标系转换方法30
• 3.2 UKF原理及存在的问题30-35
• 3.2.1 UT变换与UKF方程31-34
• 3.2.2 UKF的特点及初值选取和系统运动模型确定的问题34-35
• 3.3 对于提高UKF算法收敛速度的改进方案35-38
• 3.3.1 惯性导航单元的数学模型35-36
• 3.3.2 惯性测量单元的误差分析36-37
• 3.3.3 提高滤波器收敛速度的改进方案37-38
• 3.4 对快速确定状态方程和观测方程的改进38-41
• 3.5 本章小结41-42
• 4 实验环境搭建及数据获取42-53
• 4.1 硬件平台搭建42-48
• 4.1.1 惯性测量单元单元42-43
• 4.1.2 北斗卫星接收板卡及用户坐标解算MCU单元43-45
• 4.1.3 数据处理及显示模块45-46
• 4.1.4 电源系统及小车驱动部分46-47
• 4.1.5 整体测量系统47-48
• 4.2 软件开发环境搭建48-51
• 4.2.1 ARM数据处理及显示单元48-49
• 4.2.2 用户坐标解算MCU单元49-51
• 4.3 跑车实验51-53
• 4.3.1 场地选取51-52
• 4.3.2 行走方案52-53
• 5 改进算法的仿真与实际验证53-65
• 5.1 实验数据来源及仿真环境53-54
• 5.1.1 北斗卫星导航定位数据获取及其格式53-54
• 5.1.2 惯性信息数据获取及其格式54
• 5.2 静态定位54-57
• 5.3 改进的UKF算法在动态定位中应用的仿真57-64
• 5.3.1 IMU单元的数学模型验证57-59
• 5.3.2 卫星定位数据及IMU数据获取59-61
• 5.3.3 数据处理结果及分析61-64
• 5.4 本章小结64-65
• 结论65-66
• 参考文献66-69
• 攻读硕士学位期间发表的论文69-70
• 致谢70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：750946