免费论文：组合导航中非线性滤波方法的研究

暂时，导航本领革新不足为奇，兴盛空间宏大。为领会决简单导航体例的控制性，拉拢导航变成暂时导航本领兴盛的要害目标之一，并在军用、民用等范围有着普遍的运用远景。拉拢导航体例不妨充溢运用各个子体例的消息，普及导航定位的精度，并完备更高的真实性。拉拢导航体例中消息处置的中心是滤波本领。拉拢导航为非线性体例，因为形成拉拢导航的子体例各别，而且其运用的场景也有分别，引导很难透彻刻画体例模子。暂时的处置本领常常是将非线性模子举行线性化好像，依照线性题目处置。但这种线性好像会引入线性化缺点，贬低滤波本领的估量本能，引导导航定位精度变差。所以须要沿用非线性滤波本领大概和其余本领贯串来处置。正文开始扼要归结了拉拢导航体例的兴盛情景，归纳了拉拢导航中非线性滤波本领的接洽近况。在此普通上，对准车载导航、行人导航和室内导航三种各别的运用场景，按照各导航子体例的本领特性举行领会，建立了透彻的体例模子。顺序沿用扩充卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）和粒子滤波（Particle Filter，PF）举行阴谋，并贯串其余相映的本领扶助导航定位，对鉴于上述非线性滤波本领的拉拢导航举行了本质尝试。舆论重要处事如次：1.提出了一种鉴于EKF和神经搜集（Artificial Neural Network，ANN）的车载拉拢导航本领。运用寰球定位体例（Global Positioning System，GPS）和弹性导航体例（Inertial Navigation System，INS）动作拉拢导航子体例。对准车载导航场景中GPS易爆发间隙、INS易爆发漂移等特性，沿用ANN本领扶助鉴于EKF的拉拢导航，运用GPS无掩饰时对ANN的演练，在GPS间隙时矫正INS的漂移。同声沿用小波变幻本领对数据去噪领会。跑车试验表白，该本领搀杂度较低，和惯例本领比拟导航精度有所普及，场所定位平衡缺点小于3.5米，程度速率平衡缺点小于0.5米每秒，可满意车载导航本质需要。2.提出了一种鉴于UKF和零速矫正（Zero Velocity Update，ZUPT）的行人拉拢导航本领。运用GPS和低本钱的INS动作拉拢导航子体例。对准行人导航摆设本钱低的需要，采用低本钱的INS。对准行人导航情况搀杂、行人疏通不顺序等特性，沿用符合于强非线性空间的UKF本领举行拉拢导航。沿用ZUPT本领行家中国人民银行走进程中，举行场所和速率缺点的矫正；同声沿用兴办物目标消息牵制INS的模样缺点，进而扶助拉拢导航，普及其目标精度。行走试验表白在40秒钟的行走进程中，该导航本领场所平衡缺点小于2.8米，和运用低本钱INS的惯例本领比拟本能有较大提高，可满意行人导航本质需要。3.提出了一种鉴于Rao-Blackwellized粒子滤波（RBPF）和无线搜集（WiFi）螺纹配合的室内拉拢导航本领。运用WiFi和舆图消息动作子体例。对准室内场景旗号传递搀杂的个性，沿用WiFi螺纹配合本领举行大概定位，再将舆图消息融洽进拉拢导航体例透彻定位。因为WiFi的旗号接受强度（Received Signal Strength，RSS）具备时变性特性，同声商量到舆图消息体例的融洽题目和室内察看噪声非高斯散布，沿用符合于非线性非高斯空间的PF本领举行拉拢导航。为了缩小算法的搀杂度，以及普及导航精度，采用了RBPF动作该室内拉拢导航的滤波本领。室里手走试验表白，该本领与惯例鉴于PF的导航本领比拟,在贬低本领搀杂度的同声，提高了透彻度，定位平衡缺点小于1.6米。经过之上接洽处事，正文对各别场景下拉拢导航中非线性滤波本领的运用，供给确定的表面扶助和激动效率。

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