基于改进SHKF算法的UWB/IMU组合定位方法

针对复杂环境下超宽带(UWB)无线定位系统存在非视距(NLOS)及随机误差的问题,提出一种基于改进Sage-Husa卡尔曼滤波算法(SHKF)的UWB/IMU组合定位方法。首先,设计了一种基于概率密度的提升树,将UWB/IMU特征数据的概率分布密度引入提升树的损失函数中,鉴别出NLOS信号;然后,设计了一种改进SHKF算法,根据新息变化趋势定义自适应因子,实时调整对新息误差修正的策略以调节历史噪声对当前定位的影响,进而提升UWB/IMU组合定位的稳定性和精度。实验结果表明,所提方法将NLOS信号鉴别精度提升至99.12%,定位均方根误差降低至4.30 cm,提升了复杂环境下UWB/IMU组合系统定位精度。

GPS与INS的组合定位技术研究

组合定位技术是一种新的导航技术,能够使多个导航系统实现信息的互补性和协同性。其中,GPS和惯导结合是一种较为理想的组合定位系统,而深度融合模式是目前GPS和惯导(INS)联合使用的最佳方式,因此,对深度融合模式的研究显得尤为重要。

BDS信号失锁下基于自适应因子图的列车组合定位模型

针对列车运行环境复杂,容易产生BDS信号失锁,影响BDS/IMU列车定位系统的精确性问题,提出了基于自适应因子图的BDS/IMU/OD列车组合定位模型。在BDS/IMU列车定位系统的基础上,引入里程计(Odometer,OD)定位技术,利用北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)与惯性测量元件(Inertial Measurement Unit,IMU)、OD 3类传感器获取列车量测信息,根据因子图理论,将多源量测信息描述为状态空间方程,抽象BDS、IMU、OD因子节点和先验因子,确定因子节点与变量节点之间的无向连接关系,建立多变量列车组合定位因子图模型,解算列车的位置信息。当BDS信号产生变化时,借助因子图的即插即用特性,提出了自适应因子算法,动态调整列车组合定位因子图模型结构。在BDS信息部分失锁时,利用BDS的部分信息,建立BDS/IMU/OD列车组合定位因子图模型,在BDS信息完全失锁时,转换为IMU/OD列车组合定位因子图模型,抑制BDS完全失锁造成的发散误差。利用卡尔曼算法、因子图算法、自适应因子图算法进行了列车定位的仿真分析,在BDS信息部分失锁时,自适应因子图模型的定位位置均方根误差比卡尔曼算法分别降低了52.3%、48.2%和42.7%,比因子图算法分别降低了34.8%、27.0%和25.2%。在BDS信息完全失锁时,自适应因子图模型的定位位置误差比卡尔曼算法分别降低了46.7%、46.7%和50%。自适应因子图算法提高了BDS信息失锁的情况下的列车定位精度,实现了不同传感器之间的即插即用,为构建高精确性、强鲁棒性、高可扩展性的列车组合定位系统提供模型支持。

基于Baseline-RFMDR的主动式井下组合定位方法

井下人员定位是井下安全生产的保障,也是智能矿山发展的关键技术。目前基于微机电系统(MEMS)组合定位技术是智能矿山自主定位的研究热点,但由于MEMS测量信号易受干扰,存在自主定位精度较低的问题。针对井下低成本MEMS自主定位精度低、稳定性差的问题,提出了一种基于基线—射频地磁航位推算(Baseline-RFMDR)组合的井下定位方法。该方法以地磁匹配定位与行人航迹推算(PDR)定位为基础方程,利用巷道“标签对”短基线作为约束条件的卡尔曼滤波解算的数学模型,能够有效控制地磁匹配和PDR定位误差。选取了国家矿山应急救援模拟巷道为试验场地,携带自主研发的低成本MEMS集成自主定位装置进行人员动态定位试验,测试Baseline-RFMDR定位方法的精度和可靠性。试验结果表明:研发的低成本Baseline-RFMDR自主定位装置可以有效、连续地采集地磁数据、行人姿态、行走数据,技术架构稳定;在行人连续行走条件下,PDR定位前期精度较高,但是随着行人行走时长增长,误差累积明显增大;地磁匹配不会随着行走时长增长发生累积,但是精度较低,大部分匹配误差在2 m左右。Baseline-RFMDR组合定位总体精度明显优于PDR定位和地磁匹配定位精度,在人员巷道前进方向坐标误差控制在1 m以内,为实现井下低成本、高精度自主定位提供了新思路。

基于自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波混合模型的GNSS+5G组合定位

PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据此,本文提出了一种基于GNSS+5G组合数据的自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波(AOS-RAKF)算法,以实现城市复杂环境中的高精度定位估计。该算法主要由两个模块组成,即基于AOS的5G基站测量数据优化和基于AOS-RAKF算法的GNSS+5G组合定位。其中,基于AOS的5G基站测量数据优化模块通过自适应优化选择因子实现更好的观测数据重选。GNSS+5G组合定位模块利用优化后的5G数据和GNSS建立耦合结构模型,再利用RAKF方法实现移动车辆的高精度定位。半实物仿真测试结果表明,复杂城市环境下与使用原始测量数据的GNSS、单5G、传统的GNSS+5G组合定位相比,本文AOS-RAKF方法显著提高了定位精度。

基于改进Vins-Mono的INS/视觉组合定位方法研究

针对现有Vins-Mono算法在惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)与视觉组合定位中存在图像特征点提取分布不均匀、特征点匹配准确率低和系统定位精度不高的问题,提出一种改进的Vins-Mono算法。首先,采用四叉树算法划分图像特征点疏密不同的区域,在各个区域内同时进行特征点提取,加快了提取速率;然后,采用RANSAC算法进行特征点匹配,提高了匹配准确率,并结合汉明距离加快了匹配时间;最后,采用LM算法取代高斯牛顿算法,添加信赖区域控制更新步长,提高了系统定位精度。相比于传统Vins-Mono算法,本文算法在特征点提取分布均匀度上提高了54%,在特征点匹配准确率上提高了28.4%,在不同难度数据集上的平均定位精度提高了34%。

基于数字可量测影像组合定位算法在地图测绘当中的应用

针对地图测绘过程当中测量精度较低,测绘还原度不高等问题,对数字可量测影像组合定位算法在地图测绘当中的应用进行研究。地图测绘通过移动测量站对路网数据、地理背景以及立体影像的地图数据信息进行采集。同时建立数字可量测影像的观测方程以及组合定位框架,以减小地图测绘误差。经过对比实验验证,数字可量测影像组合定位算法在地图测绘中应用的可行度高,相比其他地图测绘方式具有更小的轴向误差,且波动幅度较小。该方法能够进行更加精准、全面的地图测绘工作。

UWB+惯导组合定位研究与应用

随着通信技术的发展和数据处理能力的提高,基于位置的服务成为最有前途的互联网业务之一,快速准确地获得移动终端的位置信息和提供位置服务的需求变得日益迫切。由于煤矿井下属于封闭环境,现有的北斗、GPS等卫星定位系统无法使用,只能采用室内定位技术。煤矿井下人员精确定位已经成为煤矿企业的必备系统,但由于井下环境复杂,单纯使用UWB无法进行路径优化,而使用UWB定位为主,惯导导航为辅进行组合定位能够进行更加精准的定位。因此,本文就UWB+惯导组合定位技术加以研究。

基于BDS/INS的列车组合定位建模仿真方法研究

基于北斗卫星导航系统(BDS)的列车定位可减少列控系统地面设备,降低建设成本。然而列车运行环境复杂多变,如车站、隧道等场景可能导致卫星信号被遮挡,仅依靠BDS难以保障列车定位的连续性和准确性。为此,采用卡尔曼滤波算法实现BDS与惯性导航系统(INS)的组合解算,以提高列车定位的连续性和定位精度。采用基于Simulink的形式化建模方法,根据BDS/INS组合定位架构及其数据处理算法仿真逻辑,构建完整的BDS/INS组合系统仿真模型,利用青藏铁路现场采集的数据验证组合定位模型及算法的有效性。仿真结果表明:基于BDS/INS的列车组合定位在隧道场景下仍能输出定位结果,保障了列车定位的连续性;在开阔场景下,与单BDS定位模式相比,BDS/INS组合定位北向精度提高11.20%,东向精度提高4.17%,水平方向精度提高9.41%。

基于GPS与惯性测量单元的列车组合定位系统

采用GPS接收机及惯性测量单元构成列车组合定位系统,系统包括传感器输入层、故障检测与隔离层、数据融合层和输出层4个部分。给出GPS接收机、惯性测量单元等定位传感器的位置解算方法;设计采用H∞鲁棒滤波方法的数据融合算法;采用小波变换方法进行组合系统故障检测,确定故障隔离及系统重构策略。对列车组合定位系统进行现场测试和仿真验证结果表明:在复杂的列车运行环境及干扰条件下,该系统能够实现高精度高可靠性的列车定位;定位误差较采用传统的Kalman滤波方法更为稳定;组合系统能够有效实现故障检测并根据故障隔离策略重构系统,保证定位输出的连续性,保障系统安全;具有较高的适应性和实际应用价值。

基于灰色理论的列车组合定位轮径校准方法研究

多传感器组合定位是实现低成本、高精度列车定位的有效方法。本文针对列车车轮磨损导致轮径减小从而影响组合定位系统里程计定位精度的问题,分析列车组合定位系统里程计定位的误差特性,给出利用GPS、惯性定位传感器辅助轮径校准方法,并结合灰色预测理论,提出一种基于灰色理论的轮径校准方法。该方法通过"更新-预测-更新"的过程,在一定的校准周期内仅利用较少的传感器定位信息构成或更新灰色预测模型,而在传感器校准的较长间隔过程中利用所更新的灰色模型完成轮径预测和校准。实测数据验证及仿真结果表明,本文所提出的算法能够达到较高的精度水平,提高了系统效率与自主能力,具有一定的应用价值。

低成本列车组合定位系统容错算法设计

列车实时定位是列车控制系统的重要环节。在安全苛求的现代列车控制系统中,列车定位系统需要在实现高精度列车定位的同时具备容错能力,以保证系统安全。针对列车定位的安全性需求,从保障列车定位系统的容错性能出发,利用低成本GPS接收机、惯性测量器件以及里程计等定位传感器构成列车组合定位平台,给出列车组合定位系统的结构与功能,将小波变换方法用于组合系统故障检测并制定相应的故障隔离策略,以H∞鲁棒滤波为基础设计联邦结构的多传感器容错信息融合算法用于定位计算。利用自制轨道推车进行的实验及仿真结果表明,组合定位系统能够满足列车定位的精度要求,并具有较强的容错能力,能够在不同定位条件下保证定位高效与安全。

一种快速高精度GPS组合定位方法研究

为解决高速铁路采用GPS实现列车定位时因卫星信号中断而造成的定位差错问题,提出一种快速高精度GPS组合定位方法。在原有GPS卫星接收机的基础上结合里程计与三轴加速度陀螺仪传感器,一方面将列车高速行驶时卫星信号所产生的多普勒频移引入GPS卫星接收机,建立高速列车卫星信号捕获的数学模型,以提高信号捕获搜索效率;另一方面针对卫星定位数据中断时如何与捷联惯导/航位推算系统(SINS/DR)的数据相衔接的问题,提出基于LSKF算法的GPS/SINS/DR列车定位方法。仿真结果表明,该方法可实现卫星信号的快速捕获及高精度定位,对于提高采用GPS实现高速列车定位的质量有一定参考价值。

基于北斗-陀螺仪组合定位的轨道占用判别方法研究

自主定位是CTCS-4级列控系统对列车定位的要求。在车站内的平行股道区段,轨道占用判别是列控系统获取列车位置信息的重要环节,而现有判别方法尚未满足CTCS-4级列控系统需要。本文使用北斗卫星导航系统与微机械陀螺仪组合定位的技术进行列车定位,重点研究其中的列车轨道占用判别方法。该方法应用模式识别,对从卫星定位系统及惯性传感器获得的列车运行状态进行实时分析,判别当前轨道占用。实验表明,该方法响应时间小于3s,对样本数据判别结果与实际相符,能够很好的辅助列车获取位置信息。

基于优选RFID观测值的GPS/RFID组合定位方法

在典型的城市环境中,单一GPS定位模式已很难满足连续定位的要求,采用GPS和其他非LOS(Line of Sight,视线矢量)定位方法(如RFID定位方法)进行组合可实现弱信号或无导航信号环境下的定位。针对GPS/RFID组合定位系统中全选RFID观测值所带来的较高的计算复杂度的问题,提出了一种在加权观测值条件下使组合定位误差最小的RFID观测值优选方法。实测实验结果表明,采用这种优选RFID观测值的GPS/RFID组合定位系统可改善在GPS信号受遮挡条件下的GDOP值,有效提高单一卫星导航定位系统的定位可用性和定位精度,并大大降低了系统的计算复杂度。

一种UWB/GPS组合定位方式

针对当前定位技术中,低成本民用全球定位系统(Global positioning system,GPS)精度不高而高精度定位技术成本较高的问题,提出了一种超宽带(Ultra wide band,UWB)/GPS组合定位方案。以UWB系统获取运动载体的平面坐标,利用民用GPS系统获得实时速度和方位角信息。基于卡尔曼滤波器设计了轨迹纠偏算法,使用平面坐标、速度和方位角信息作为观测向量进行滤波,在控制成本的同时提高了定位精度。分别进行了UWB定位实验和组合定位实验,表明UWB/GPS组合定位能够降低系统成本,同时满足精确定位的需要。

GPS/DR组合定位技术在物流运输监控管理中的应用

车载定位系统的精度及可靠性是构建物流运输监控系统的首要目标.文中阐述GPS技术和DR技术的基本原理、各自的优缺点及其组合定位技术优势,并对两种技术数据融合方法进行研究.在介绍物流运输监控管理的基础上研究基于GPS/DR组合定位技术物流监控系统的构建方案,对该系统功能作了详细介绍,并描述物流监控管理调度流程.最后对基于GPS/DR组合定位技术在深圳市物流运输监控管理中的应用情况进行了介绍.

地基长波授时系统/GNSS组合定位技术研究

GNSS星基导航系统易受敌方干扰,且易受遮挡,使其在军事应用中存在较大的风险和局限性。地基长波授时系统具有发射功率大、抗电磁干扰强等优势,且长波发射台可以当作GNSS系统的伪卫星来使用。因此,长波授时系统和GNSS系统进行组合定位取长补短,可以大大提高导航系统的可用性,降低在军事应用中的风险。首先从性能上分析两个系统进行组合定位的可行性;再从理论上对双系统组合定位方法进行研究,并提出校正—融合的组合定位算法用以修正长波授时系统的系统误差,进一步优化组合定位性能;然后,以西安为例分析长波授时系统和北斗系统组合定位对几何精度因子的改善情况;最后,基于实测数据研究长波授时系统和北斗系统组合定位性能。研究结果表明,地基长波授时系统与北斗组合定位,能大大改善几何精度因子,对多遮挡环境下的改善尤为明显。采用笔者提出的组合定位算法,基于北斗伪码接收机可以达到数十米量级的定位精度,相比北斗单系统导航组合定位精度有一定恶化,但是如果后期对长波数据增加平滑滤波处理,组合定位性能会进一步提升。

GPS/伪卫星组合定位中伪卫星改进选址模型

为了更为有效地改善GPS卫星的几何结构,提高GPS/伪卫星组合定位的精度,在推导伪卫星增强GPS系统基本公式的基础上,阐述了GPS绝对定位精度因子的相关理论,说明了引入伪卫星的必要性;提出了建立以观测时间、高度角和方位角为自变量,绝对定位精度因子为因变量的四维选址模型,并采用一次性添加伪卫星方式,改进现有的逐颗添加方式,建立了整体最优的伪卫星选址模型,给出了该模型的工作流程。以空间位置精度因子PDOP为例,进行实测数据测试与分析,结果表明:基于两种伪卫星添加方式建立的四维模型均可为高效的伪卫星选址工作提供可靠依据,实现伪卫星的优化选址;其中一次性添加方式优于逐颗添加方式,尤其对于添加2颗伪卫星,PDOP值在局部的优化程度达到了1.0以上,较大程度地改善了逐颗添加伪卫星方式产生的不利区域,可以提供更为有效的伪卫星选址方案。

基于方差分量估计确定GPS/BD2组合定位先验权比

由于GPS与北斗二代(BD2)存在系统差异,两系统进行组合定位时,需合理确定两系统观测值的权比。为此,采用Helmert方差分量估计方法对两个系统的伪距观测值与相位观测值在伪距单点定位与相位相对定位时的权比进行分析。结果表明:Helmert方差分量估计可以得到GPS/BD2组合定位时的合理权比,即伪距观测值先验权比为2∶1,相位观测值权比为1∶1。