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博士學(xué)位論文 GPS_DR車載組合定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法研究
摘要：車輛定位技術(shù)是智能交通的關(guān)鍵技術(shù)之一。全球定位系統(tǒng)GPS(GlobalPosition System)具有良好的長期誤差特性較差的短時誤差特性,而航位推算DR(Dead Reckoning)系統(tǒng)卻具有好的短期精度,差的長期精度。車載GPS/DR系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)融合可提供高精度、高頻率和可靠的定位數(shù)據(jù)。 論文在分析車載DR系統(tǒng)多傳感器特性的基礎(chǔ)上,導(dǎo)出了DR多傳感器系統(tǒng)在當(dāng)?shù)厮阶鴺?biāo)系下的力學(xué)編排公式,對來自電子指南針和角速率陀螺的角運動數(shù)據(jù),加速度計和車輛里程表的線運動數(shù)據(jù)分別建立了分散卡爾曼濾波融合模型,進行車輛定位狀態(tài)的最優(yōu)估計,并對融合算法進行了仿真研究。 基于機動目標(biāo)較合理的“當(dāng)前統(tǒng)計”模型,根據(jù)車輛的動力學(xué)特性,提出了用模糊邏輯融合車輛狀態(tài)數(shù)據(jù),確定合理的加速度區(qū)間,使模型能更適合車輛運動的實際,定性分析和Matlab仿真表明加速度區(qū)間的模糊邏輯確定提高了定位精度和跟蹤能力。此外,針對GPS/DR數(shù)據(jù)融合的卡爾曼濾波算法中可能出現(xiàn)的濾波發(fā)散,根據(jù)濾波收斂性判據(jù)論文還設(shè)計了基于模糊邏輯的卡爾曼濾波自適應(yīng)發(fā)散抑制算法,并進行了仿真實驗。 為提高對機動目標(biāo)...
關(guān)鍵詞：GPS/DR; 車載; 卡爾曼濾波; 模糊; 神經(jīng)元; 數(shù)據(jù)融合;
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