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GPS动态卡尔曼滤波算法研究

作　者: 雷礼平
导　师: 张晓玲；王忠
学　校: 电子科技大学
专　业: 电路与系统
关键词: GPS 卡尔曼滤波自适应渐消因子优化 DR INS
分类号: TN713
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
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引　用: 19次
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内容摘要

全球定位系统（GPS）是新一代的精密卫星导航定位系统。由于其全球性、全天候以及连续实时三维定位等特点，在军事和民用领域得到了广泛的发展。近年来，随着科学技术的发展，GPS导航和定位技术已向高精度、高动态的方向发展。但是由于GPS定位包含许多误差源，尤其是测量随机误差和卫星的几何位置误差，使定位精度受到影响。利用传统的方法很难消除。而GPS动态滤波是消除GPS定位随机误差的重要方法，即利用特定的滤波方法消除各种随机误差，从而提高GPS导航定位精度。经典的最优滤波包括：Wiener滤波和Kalman滤波。由于Wiener滤波采用频域法，作用受到限制；而Kalman滤波采用时域状态空间法，适合于多变量系统和时变系统及非平稳随机过程，且由于其递推特点容易在计算机上实现，因此得到了广泛的应用。为此，本文对Kalman滤波方法进行了深入的研究，并取得了一些成果。本文首先概述了GPS的组成、应用及最新动态。在此基础上介绍了GPS的导航定位原理，给出了卫星可见性算法、选星算法及定位算法。然后介绍了卡尔曼滤波的基本原理，在此基础上对动态用户的飞行轨迹进行了仿真，对“singer”模型下的8状态和11状态卡尔曼滤波算法进行了仿真分析，同时对“当前”统计模型下11状态卡尔曼滤波算法进行了仿真分析，并对滤波前后的定位精度进行了比较。在此基础上，就如何提高滤波器的动态性能作者提出了改进算法，即自适应卡尔曼滤波算法、带渐消因子的优化算法及改进的优化算法，并分别进行了仿真分析。最后作者将卡尔曼滤波算法分别应用于GPS/DR和GPS/INS组合导航定位系统中，并分别对这两种系统进行了建模和仿真分析，取得了较理想的结果。本文的研究工作，对改进传统的滤波方法有一定的参考和应用价值，并对卡尔曼滤波方法在提高GPS动态导航定位精度方面的应用起到积极的促进作用。

全文目录

第一章绪论  7-10
  1．1 引言  7
  1．2 研究背景  7-9
  1．3 本文主要研究内容及结构安排  9-10
第二章 GPS全球定位系统  10-15
  2．1 GPS的概述  10-13
  2．2 GPS在国民经济建设中的应用  13-15
第三章 GPS导航定位原理  15-31
  3．1 参考坐标系  15-18
  3．2 伪距测量  18-19
  3．3 伪距导航定位几何模型及原理  19-22
  3．4 卫星可见性计算  22-24
  3．5 几何精度因子GDOP计算（选星算法）  24-25
  3．6 用户地心坐标计算（定位算法）  25-31
第四章动态GPS的卡尔曼滤波导航定位  31-62
  4．1 卡尔曼滤波的基本原理  32-33
  4．2 动态用户飞行轨迹模拟  33-62
    4．3 8状态和11状态卡尔曼滤波导航定位  35-45
    4．4 基于机动用户“当前”模型的改进定位算法  45-52
    4．5 改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法  52-54
    4．6 卡尔曼滤波导航定位的优化算法  54-62
第五章 GPS/DR组合导航定位中的卡尔曼滤波应用  62-69
  5．1 GPS/DR组合导航定位  62-65
  5．2 GPS/DR组合导航系统的卡尔曼滤波模型  65-67
  5．3 计算机仿真分析  67-69
第六章 GPS/INS组合导航定位中的卡尔曼滤波应用  69-77
  6．1 组合导航系统模型的建立  69-71
  6．2 卡尔曼滤波方程  71-72
  6．3 仿真分析  72-77
第七章结束语  77-78
致谢  78-79
硕士期间发表的文章  79-80
参考文献  80-81

GPS动态卡尔曼滤波算法研究

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