本文關(guān)鍵詞：基于無跡卡爾曼濾波的北斗衛(wèi)星定位算法的研究

  更多相關(guān)文章： 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 定位算法 UKF濾波器 微慣性測量單元 收斂速度

【摘要】：自上世紀(jì)80年代,我國開始籌備建立獨立自主的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)開始,至2012年底,北斗II代已經(jīng)具備了服務(wù)亞太地區(qū)的能力。發(fā)展北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、導(dǎo)航終端硬件設(shè)備及軟件定位算法,完善北斗衛(wèi)星導(dǎo)航產(chǎn)業(yè)鏈對促進(jìn)我國經(jīng)濟發(fā)展、服務(wù)國民社會建設(shè)、保障國家安全等各個方面具有重要作用。 提高北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度、定位速度,將有效促進(jìn)北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用。在定位算法中,較為突出的就是基于最小方差估計的卡爾曼濾波�？柭鼮V波自從問世就受到了學(xué)術(shù)界的關(guān)注,其優(yōu)良的性能以及方便的計算方式受到極大的歡迎,隨著卡爾曼濾波器的應(yīng)用越來越廣泛,在其基礎(chǔ)上衍生出擴展卡爾曼濾波(EKF)和無跡卡爾曼濾波(UKF),且UKF算法以其優(yōu)良的性能、非線性系統(tǒng)適用性強等特點,一直以來都是研究的重點。 本文首先闡述了從接收機接收到導(dǎo)航電文直至解算出用戶坐標(biāo)的解算過程,包括星歷數(shù)據(jù)與歷書數(shù)據(jù)的差別,以及在導(dǎo)航電文中選擇有用的參數(shù)計算衛(wèi)星在大地2000坐標(biāo)系中位置；對載波相位觀測序列進(jìn)行周跳探測與修復(fù)的常用方法。 然后詳細(xì)闡述了UKF算法的原理及運算過程,針對UKF濾波器的初值選取影響濾波器收斂速度及收斂性的問題和使用IMU單元快速確定系統(tǒng)運動學(xué)模型的方法,使用微慣性測量單元輔助UKF算法,根據(jù)微慣性測量單元的輸出信號,解算出接收機的運動方向、距離等參數(shù),計算在定位結(jié)果并不準(zhǔn)確時的系統(tǒng)運動學(xué)模型,并在累積誤差較小時,將微慣性測量單元的位置信息與衛(wèi)星導(dǎo)航解算出的位置信息進(jìn)行加權(quán)求和,并以此值代替衛(wèi)星導(dǎo)航解算出的觀測序列,減小單一觀測序列的誤差,加快濾波器收斂速度。 最后,通過使用UB240衛(wèi)星信號接收板卡、MiniIMU模塊、MICRO2440嵌入式開發(fā)板、TI的Launchpad低成本開發(fā)套件及智能小車等設(shè)備組成了實驗系統(tǒng),實際采集數(shù)據(jù),通過MATLAB平臺對數(shù)據(jù)進(jìn)行運算處理,驗證本文所使用方法的正確性。 經(jīng)過反復(fù)實驗,證明了本文中利用微慣性測量單元的數(shù)據(jù)輔助濾波器使其收斂速度加快的方法的有效性。并總結(jié)出微慣性測量單元測量的準(zhǔn)確度是決定收斂速度提高程度的關(guān)鍵,若能有效抑制微慣性測量單元的誤差,則可大幅提高濾波器收斂速度,提高快速定位的準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 定位算法 UKF濾波器 微慣性測量單元 收斂速度
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱商業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN96.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 概述10-17
• 1.1 課題研究背景和意義10-12
• 1.1.1 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)概述10
• 1.1.2 發(fā)展北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的背景10-11
• 1.1.3 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的研究意義11-12
• 1.2 衛(wèi)星導(dǎo)航定位算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 用戶接收機坐標(biāo)解算類算法的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 濾波類算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 慣性測量單元國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文研究內(nèi)容15-17
• 2 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)概述17-23
• 2.1 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)簡介17-18
• 2.2 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)空間結(jié)構(gòu)18-20
• 2.2.1 空間星座18
• 2.2.2 坐標(biāo)系統(tǒng)18-19
• 2.2.3 時間系統(tǒng)19-20
• 2.3 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)信號結(jié)構(gòu)20-22
• 2.3.1 空間信號20
• 2.3.2 測距碼與導(dǎo)航電文20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 3 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)解算與濾波模型23-42
• 3.1 用戶坐標(biāo)解算原理23-30
• 3.1.1 衛(wèi)星坐標(biāo)解算方法23-26
• 3.1.2 偽距測量方法26
• 3.1.3 周跳探測方法26-28
• 3.1.4 電離層延遲修正方法28-29
• 3.1.5 接收機坐標(biāo)解算方法29-30
• 3.1.6 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換方法30
• 3.2 UKF原理及存在的問題30-35
• 3.2.1 UT變換與UKF方程31-34
• 3.2.2 UKF的特點及初值選取和系統(tǒng)運動模型確定的問題34-35
• 3.3 對于提高UKF算法收斂速度的改進(jìn)方案35-38
• 3.3.1 慣性導(dǎo)航單元的數(shù)學(xué)模型35-36
• 3.3.2 慣性測量單元的誤差分析36-37
• 3.3.3 提高濾波器收斂速度的改進(jìn)方案37-38
• 3.4 對快速確定狀態(tài)方程和觀測方程的改進(jìn)38-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 4 實驗環(huán)境搭建及數(shù)據(jù)獲取42-53
• 4.1 硬件平臺搭建42-48
• 4.1.1 慣性測量單元單元42-43
• 4.1.2 北斗衛(wèi)星接收板卡及用戶坐標(biāo)解算MCU單元43-45
• 4.1.3 數(shù)據(jù)處理及顯示模塊45-46
• 4.1.4 電源系統(tǒng)及小車驅(qū)動部分46-47
• 4.1.5 整體測量系統(tǒng)47-48
• 4.2 軟件開發(fā)環(huán)境搭建48-51
• 4.2.1 ARM數(shù)據(jù)處理及顯示單元48-49
• 4.2.2 用戶坐標(biāo)解算MCU單元49-51
• 4.3 跑車實驗51-53
• 4.3.1 場地選取51-52
• 4.3.2 行走方案52-53
• 5 改進(jìn)算法的仿真與實際驗證53-65
• 5.1 實驗數(shù)據(jù)來源及仿真環(huán)境53-54
• 5.1.1 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位數(shù)據(jù)獲取及其格式53-54
• 5.1.2 慣性信息數(shù)據(jù)獲取及其格式54
• 5.2 靜態(tài)定位54-57
• 5.3 改進(jìn)的UKF算法在動態(tài)定位中應(yīng)用的仿真57-64
• 5.3.1 IMU單元的數(shù)學(xué)模型驗證57-59
• 5.3.2 衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)及IMU數(shù)據(jù)獲取59-61
• 5.3.3 數(shù)據(jù)處理結(jié)果及分析61-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論65-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文69-70
• 致謝70

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：750946