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        使用改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波器的車輛定位算法

        2018-11-27 09:38:10ImprovedvehiclepositioningalgorithmusingenhancedinnovationbasedadaptiveKalmanfilter
        汽車文摘 2018年2期
        關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波測量信息

        (Improved vehicle positioning algorithm using enhanced innovation-based adaptive Kalman filter)

        精確定位是使創(chuàng)新應(yīng)用能夠在各個領(lǐng)域正確執(zhí)行其任務(wù)的關(guān)鍵因素,這些領(lǐng)域包括:智能交通系統(tǒng)(ITS)和智能汽車。車輛定位精度在很大程度上取決于定位技術(shù)的優(yōu)劣和周圍的測量條件??捎糜谔岣哕囕v定位精度的技術(shù)有很多,可是這些定位技術(shù)僅僅在受控環(huán)境中實現(xiàn)了高精度,在真實環(huán)境中由于受到動態(tài)測量噪聲的影響,測量精度降低。

        本文的目的是提出一種在動態(tài)和不穩(wěn)定測量條件下提高定位信息的準(zhǔn)確性和完整性的算法。此定位算法是基于自適應(yīng)卡爾曼濾波器(IAE_KF),并將定位測量與車輛運動信息相結(jié)合的定位算法。使用這種方法定位精度和定位信息的完整性方面都得到明顯的改善,可以滿足車輛對定位精度的要求。與其他自適應(yīng)卡爾曼濾波不同,本文采用Yule_Walker方法來估計測量噪聲的協(xié)方差,然后將其反饋到估計過程中,而不是隨機調(diào)整理論噪聲協(xié)方差。同時提出一種在線誤差估計模型,用于估計本文所提出的算法的不確定性。通過全面的仿真研究,證明了所提算法的有效性。結(jié)果表明,算法在提高定位信息的準(zhǔn)確性和完整性方面比現(xiàn)有的解決方案更有效,可以滿足現(xiàn)有車輛的定位需求。

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