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        車載INS/GPS組合導航系統(tǒng)設計

        2016-06-29 03:10:43朱一鳴上海交通大學電子信息與電氣工程學院200240
        電子制作 2016年8期
        關鍵詞:加速度計導航系統(tǒng)卡爾曼濾波

        朱一鳴 上海交通大學電子信息與電氣工程學院 200240

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        車載INS/GPS組合導航系統(tǒng)設計

        朱一鳴 上海交通大學電子信息與電氣工程學院 200240

        【文章摘要】

        GPS(Global Position system)在信號接收良好的情況下,可以幫助車輛進行準確的定位,但是遇到環(huán)境上有遮蔽導致GPS信號難以接受,則會出現(xiàn)難以定位,實時位置得不到更新。INS(integrated navigation system)是屬于自主導航,它由陀螺儀和加速度計兩種傳感器構成,可以通過數(shù)學平臺解算得出當前的位置,但是它會隨著時間的積累而導致誤差越來越大。本文提出了一種INS/GPS組合導航的設計,并且使用卡爾曼濾波算法進行濾波,通過matlab進行軌跡發(fā)生仿真來驗證算法上的誤差效果。

        【關鍵詞】

        INS;組合導航

        0 引言

        INS/GPS即慣性導航系統(tǒng)(Interial Navigation System,INS)和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(Global Positioning)組成的組合導航系統(tǒng)。

        全球定位系統(tǒng)的具有以下四個優(yōu)點:1.全天候;2.全球覆蓋;3.維定位且精度高;4.速度快且效率高;缺點是:它得接收到衛(wèi)星信號才能提供準確連續(xù)的定位信息。全球定位系統(tǒng)在通常情況下都是導航定位的最佳選擇,但是當收到外部環(huán)境影響比如建筑物密集地,或者是森林覆蓋區(qū),這些地方會出現(xiàn)信號難以接收的問題,這樣就會導致難以實時更新位置信息。

        圖4-1

        慣性導航系統(tǒng)有以下幾個優(yōu)點:1.可以工作在水下,空中,還有地面;2.不依賴于外部信息。缺點是:導航信息通過積分得到,所以誤差隨著時間增加而累積。

        1 組合導航系統(tǒng)設計

        車輛導航對于精度要求不是很高,所以可以采用松組合的方式。INS和GPS各自獨立工作,濾波器把這兩個的位置和速度信息進行融合得到最優(yōu)估計結果,再反饋給INS對它進行修正,優(yōu)點是工作比較簡單容易實現(xiàn)。

        2 捷聯(lián)式慣性導航基本方程

        慣導系統(tǒng)中,加速度計測量的是載體的比力 f 和地球的引力加速度矢量之和,若用R表示載體在慣性空間中的位置矢量,則有:

        式中下標i標是相對慣性空間取微分,為了研究載體相對于地球的運動速度V 與加速度計輸出信號之間的關系,需要將(2-1)式變形,經(jīng)過一系列推導后,可得:

        地球自轉(zhuǎn)角速度在地理坐標系投影:

        其中Ω為地球自轉(zhuǎn)角速率。

        經(jīng)緯度更新方程為:

        3 卡爾曼濾波

        卡爾曼濾波由三個部分組成,預測、實測、修正。依據(jù)系統(tǒng)量測值消除隨機噪聲,恢復系統(tǒng)的本來狀態(tài)。通過信號和狀態(tài)空間模型利用估計值和觀測值來更新下一個估計值,從而達到過濾噪聲的目的。

        其中K是表示時刻,X(k)是狀態(tài)矢量,Z(k)是觀測矢量,狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣向量,U(k)對系統(tǒng)的控制量,系統(tǒng)控制矩陣向量,W(k)系統(tǒng)噪聲向量,H(k)觀測矩陣向量,N(k)觀測噪聲向量。

        狀態(tài)估計計算方程:

        左式是狀態(tài)估計值,K(k)是濾波增益陣,H(k)是觀測矩陣向量,Z(k)是觀測矢量。

        4 仿真結果和分析

        通過軌跡發(fā)生器輸入進行仿真,由圖4-1的結果可以看到組合導航系統(tǒng)的速度和位置誤差都很小,而且較為穩(wěn)定。仿真數(shù)據(jù)證明INS/GPS組合導航可以提高定位精度。

        【參考文獻】

        [1]王惠南.GPS導航原理與應用[M].科學出版社,2003.

        [2]李鵬程.組合導航及其濾波算法研究[D].西安電子科技大學,2010.1.

        [3]1441 Gao W,Miao L,Ni M.Multiple fading factors Kalman filter for SINS static alignment

        application[J].Chinese Journal of Aeronautics,2011,24(4)∶ 476-483.

        [4]周戰(zhàn)馨,余志勇.一種快速GPS/DR組合航系統(tǒng)狀態(tài)估計算法研究[J].儀器報,2006,27(zl)∶623-625,641.

        [5]劉星.卡爾曼濾波算法以及在組合導航中的應用綜述.企業(yè)技術開發(fā),2010,29(10).

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