多传感器信息融合在车载组合导航系统中的应用研究

摘要

本文针对车载组合导航系统的工作环境和应用要求，以车载GPS/DR组合导航系统为应用对象，设计了联合卡尔曼滤波器，并完成了相应的仿真实验，基本达到了系统设计要求。本文还提出了一种模糊卡尔曼滤波算法，并通过实验验证了该算法的有效性和可行性。 本文首先研究了车载组合导航系统中常用的信息融合技术一卡尔曼滤波技术；然后，设计了车载GPS/DR组合导航系统联合卡尔曼滤波器，建立了系统的联合卡尔曼滤波模型，进行了仿真试验分析，结果表明，该联合滤波器计算简单，实时性好，容错性强，精度也能满足车载系统要求；最后，本文提出了一种模糊卡尔曼滤波算法，设计了一种模糊规则库，仿真实验证明，该算法通过在线调整量测噪声的方差阵，能抑制造成滤波器发散的因素，有利于提高系统的抗干扰性、鲁棒性，能够适应噪声环境的变化，这种滤波结构非常适用于噪声不确定的环境。

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第一章绪 论

1.1车辆定位和导航系统的发展

1.2车载组合导航系统的研究现状

1.3国内外信息融合理论的发展现状

1.4信息融合在车载组合导航系统中的应用

1.5论文的主要研究内容

第二章多传感器信息融合概述

2.1信息融合的主要研究内容

2.2信息融合的结构模型和功能模型

2.3信息融合的研究方向和常用方法

2.4车载组合导航系统中的信息融合技术

2.5本章小结

第三章卡尔曼滤波技术研究

3.1卡尔曼滤波理论基础

3.2标准卡尔曼滤波

3.3扩展卡尔曼滤波

3.4联合滤波理论

3.5本章小结

第四章联合滤波算法在车载组合导航系统中的应用

4.1GPS导航定位的基本原理及误差源分析

4.2DR航位推算系统

4.3 GPS／DR组合导航系统联合滤波方案

4.4仿真实验分析

4.5本章小结

第五章模糊卡尔曼滤波算法在车载组合导航系统中的应用

5.1模糊推理

5.2模糊卡尔曼滤波算法

5.3模糊推理系统设计

5.4仿真实验分析

5.5本章小结

第六章总结与展望

6.1本论文所完成的工作

6.2展望

致谢

参考文献