交互多模型在车辆组合定位系统中的应用（英文）

摘要

为解决扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)在车辆组合定位系统中因车辆加减速、转弯(以下简称机动)而存在的精度低、稳定性差等问题,设计了一种将交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法与非线性卡尔曼滤波器相融合的自适应滤波算法。该算法使用三种状态空间模型来描述车辆的运动模式,采用多个非线性滤波器对每个模型并行滤波,通过模型匹配似然函数对滤波结果进行加权融合,最终得到系统的定位信息。该方法具备非线性系统滤波器优点,克服了单一模型滤波算法对机动目标定位效果差的缺点。利用该方法和EKF算法分别对GPS/INS/DR车辆组合定位系统中进行了仿真实验,结果表明,该算法的滤波定位精度明显优于目前组合定位系统中所用的EKF滤波器,大幅提高了组合定位系统的稳定性和定位精度。