發(fā)布時(shí)間：2018-01-08 06:23

  本文關(guān)鍵詞：低成本車載組合導(dǎo)航在GPS失效時(shí)的算法設(shè)計(jì)　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： GPS MEMS UKF 組合導(dǎo)航 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)

【摘要】：在低成本MEMS-IMU/GPS車載組合導(dǎo)航應(yīng)用中,城市中建筑的遮擋會(huì)造成GPS失效,此時(shí)由于MEMS器件精度較低,導(dǎo)航精度會(huì)迅速降低甚至發(fā)散。針對(duì)此問題,引入車輛的天向和側(cè)向速度約束作為虛擬觀測(cè),并且考慮到GPS失效時(shí)段由于低精度MEMS-IMU帶來的非線性,在不做小角度近似的條件下,推導(dǎo)出非線性速度約束作為虛擬觀測(cè),利用非線性UKF濾波算法進(jìn)行估計(jì),以進(jìn)一步改善導(dǎo)航性能。車載實(shí)驗(yàn)表明,提出的非線性速度約束算法能夠有效提高GPS失效時(shí)的精度,并且在GPS信號(hào)再次有效時(shí)能夠快速收斂。
[Abstract]:In the low cost MEMS-IMU/GPS vehicle integrated navigation application, the block of the building in the city will cause the GPS failure, at this time because of the low precision of the MEMS device. Navigation accuracy will decrease or even diverge rapidly. In order to solve this problem, the azimuthal and lateral speed constraints of vehicles are introduced as virtual observations. Considering the nonlinearity of GPS failure period due to low precision MEMS-IMU, the nonlinear velocity constraint is deduced as virtual observation without small angle approximation. The nonlinear UKF filtering algorithm is used to estimate the navigation performance. Vehicle experiments show that the proposed nonlinear speed constraint algorithm can effectively improve the accuracy of GPS failure. And when the GPS signal is valid again, it can converge quickly.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)宇航學(xué)院;
【分類號(hào)】：U463.67;U495
【正文快照】： MEMS-IMU/GPS的組合導(dǎo)航系統(tǒng)由于其低成本和小型化等優(yōu)點(diǎn)得到了越來越廣泛的應(yīng)用[1-2],但是在城市中GPS容易受高樓、橋梁或隧道等遮擋而失效,給組合系統(tǒng)帶來如下問題[3]:一是當(dāng)GPS失效時(shí)組合系統(tǒng)運(yùn)行在純慣導(dǎo)解算狀態(tài),由于MEMS-IMU的精度較低,解算結(jié)果會(huì)迅速發(fā)散。針對(duì)此問題,

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1396000