隨著傳感器技術的不斷革新與社會對位置服務的廣泛需求,許多服務產(chǎn)業(yè)對移動目標感知的要求也越來越高,尤其在城市交通的感知領域�；谶\動傳感器的數(shù)據(jù)融合技術已成為科學管理與合理規(guī)劃城市交通不可或缺的技術之一。位置服務是智能交通中的關鍵組成部分之一,以GPS、BDS、GLONASS、Galileo為代表的GNSS系統(tǒng),與以慣性器件為代表的運動傳感器系列設備,為城市交通的智能感知、操縱提供重要的技術支撐。其中,以運動傳感器組合GNSS系統(tǒng)為代表的感知系統(tǒng),不僅可以落實大量應用,并且能夠驅動部分社會支柱性產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。為了有效管理城市交通、減少城市交通運維成本,運動傳感器的發(fā)展與數(shù)據(jù)融合技術的應用成為研究的重點。本文分別從四方面進行了相關研究,主要包括基于運動傳感器的數(shù)據(jù)降噪處理方法、基于運動傳感器的目標姿態(tài)感知方法、基于雙天線GNSS輔助運動傳感器的目標定向測速方法、基于低成本車載運動傳感器組合GNSS系統(tǒng)的目標定位方法。本文主要研究成果為:(1)設計了一種MEMS陀螺儀運動傳感器的數(shù)據(jù)降噪方法。引入小波分析方法對MEMS陀螺信號進行誤差特性分析,針對誤差特性的分析結果設計了一種小波分析結合SVD...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 運動傳感器的國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 數(shù)據(jù)融合算法的國內外研究現(xiàn)狀
    1.4 技術路線與研究內容
        1.4.1 技術路線
        1.4.2 研究內容
2 基于運動傳感器與數(shù)據(jù)融合算法的分析
    2.1 概述
    2.2 特性分析
        2.2.1 運動傳感器
        2.2.2 運動傳感器組合系統(tǒng)
    2.3 數(shù)據(jù)融合算法的理論分析
        2.3.1 數(shù)據(jù)融合算法的實現(xiàn)原理
        2.3.2 評價數(shù)據(jù)融合算法性能的分析指標
    2.4 本章小結
3 MEMS陀螺儀的降噪方法
    3.1 概述
    3.2 基于小波分析的方法改進
    3.3 基于奇異值/小波分析的降噪處理算法
    3.4 試驗與分析
    3.5 本章小結
4 基于運動傳感器的姿態(tài)感知方法
    4.1 姿態(tài)感知的原理概述
    4.2 改進的姿態(tài)感知方法
        4.2.1 基于融合四元數(shù)的姿態(tài)更新
        4.2.2 引入平方根濾波的加權最小二乘算法
        4.2.3 試驗與分析
    4.3 雙天線GNSS輔助運動傳感器的移動目標定向方法
        4.3.1 多種坐標系的概述與目標定向誤差的分析
        4.3.2 基于雙天線基線矢量定向方法的理論分析
        4.3.3 定向濾波模型中狀態(tài)與量測方程的確立
        4.3.4 定向方法實現(xiàn)
        4.3.5 試驗與分析
    4.4 本章小結
5 低成本運動傳感器組合系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方法
    5.1 系統(tǒng)不確定性的分析與數(shù)據(jù)融合算法的概述
    5.2 量化系統(tǒng)不確定性的方法實現(xiàn)
    5.3 引入系統(tǒng)不確定度自適應調整系統(tǒng)模型
    5.4 模糊IAE-UKF數(shù)據(jù)融合算法實現(xiàn)
    5.5 試驗與分析
    5.6 本章小結
結論
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果



本文編號：3870847