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[導(dǎo)讀]1 引言全球?qū)Ш蕉ㄎ幌到y(tǒng)(GPS)因其可以提供全天候、連續(xù)、實(shí)時(shí)的高精度定位信息而在車輛定位中獲得了廣泛的應(yīng)用。但是當(dāng)車輛行駛于地下隧道、高樓等特殊地理環(huán)境時(shí),由于GPS衛(wèi)星遮擋問題的存在會造成GPS無法正常定位;

1 引言

全球?qū)Ш蕉ㄎ幌到y(tǒng)(GPS)因其可以提供全天候、連續(xù)、實(shí)時(shí)的高精度定位信息而在車輛定位中獲得了廣泛的應(yīng)用。但是當(dāng)車輛行駛于地下隧道、高樓等特殊地理環(huán)境時(shí),由于GPS衛(wèi)星遮擋問題的存在會造成GPS無法正常定位;基于此,一般車載導(dǎo)航系統(tǒng)普遍采用低成本的航位推算系統(tǒng)(DR)和GPS來構(gòu)成組合定位系統(tǒng)。當(dāng)GPS信號丟失而無法定位時(shí),DR系統(tǒng)可繼續(xù)工作,系統(tǒng)的可靠性得到了提高 [1-2]。

實(shí)際的車輛組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型一般都是非線性的。利用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)方法,即將非線性方程圍繞狀態(tài)估值進(jìn)行Talor展開,并進(jìn)行一階線性化截?cái)?可建立系統(tǒng)的線性化標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波模型。但是在實(shí)際應(yīng)用中,EKF也存在著一些不足:如當(dāng)非線性觀測方程的Talor展開式中的高次項(xiàng)不能忽略時(shí),EKF會導(dǎo)致很大的線性化誤差,造成濾波器難以穩(wěn)定 [3-4]。

針對EKF的不足,近幾年出現(xiàn)了一套全新的非線性濾波方法,即Sigma-Point卡爾曼濾波(SPKF),其利用加權(quán)統(tǒng)計(jì)線性化回歸技術(shù)(WSLR),通過一組確定性采樣點(diǎn)(Sigma點(diǎn))來捕獲系統(tǒng)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)參量。根據(jù)Sigma點(diǎn)選取的不同,其主要分為Unscented卡爾曼濾波(UKF)和中心差分卡爾曼濾波(CDKF)[5]。

CDKF濾波算法的優(yōu)勢在于它克服了EKF方法的缺點(diǎn),濾波時(shí)不需要系統(tǒng)模型的具體解析形式,并充分考慮了隨機(jī)變量的噪聲統(tǒng)計(jì)特性,具有比EKF更小的線性化誤差和更高的定位精度,它對狀態(tài)協(xié)方差的敏感性要低得多,且逼近速度快于UKF。研究發(fā)現(xiàn)CDKF的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是只使用一個(gè)參數(shù)h,相對于需要確定三個(gè)參數(shù)的UKF,在實(shí)際應(yīng)用中更便于實(shí)現(xiàn)[6]。

本文分別利用CDKF、UKF和EKF三種方法對車輛GPS/DR組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行了濾波實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步表明CDKF方法明顯優(yōu)于EKF和UKF方法,是車輛組合導(dǎo)航中一種更理想的非線性濾波方法,真正實(shí)現(xiàn)了車輛低成本、高精度的實(shí)時(shí)定位。

2 中心差分卡爾曼濾波(CDKF)算法描述

CDKF的出發(fā)點(diǎn)是借助sterling插值公式,用多項(xiàng)式逼近非線性方程的導(dǎo)數(shù),從而避免復(fù)雜的求導(dǎo)運(yùn)算,它采用中心差分代替Talor展開中的一階和二階導(dǎo)數(shù)[7]。對于L維的狀態(tài)向量,CDKF的sigma點(diǎn)的個(gè)數(shù)為2L+1,為了使sigma點(diǎn)具有與真實(shí)狀態(tài)分布相同的均值、方差和高階中心矩,sigma點(diǎn)和權(quán)值按(1)式構(gòu)造:

3 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

為了驗(yàn)證本文所述新的卡爾曼濾波器的有效性和優(yōu)越性,使用兩個(gè)精度相差一個(gè)數(shù)量級的GPS接收平臺,高精度的GPS接收平臺使用精度較高的接收機(jī)及DGPS方法,接收到的高精度動態(tài)定位數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)真實(shí)值。低精度的GPS接收平臺選用精度與前者相差一個(gè)數(shù)量級的接收機(jī)及單機(jī)GPS方法,接收到的低精度動態(tài)定位數(shù)據(jù)作為卡爾曼濾波器的濾波對象,用濾波以后的狀態(tài)估計(jì)值與系統(tǒng)狀態(tài)真實(shí)值進(jìn)行比較,來衡量濾波的效果。

3.1 試驗(yàn)平臺及軟件

在這里高精度的GPS接收平臺選用CMC公司AllStar Base GPS板和MDS公司MDS OEM Series TM電臺作為基準(zhǔn)站,移動站選用CMC公司SuperStar GPS板和MDS公司MDS OEM Series TM電臺,能使定位精度保持在2m左右。低精度的GPS接收平臺選用GARMIN公司出品的OEM板GPS35LP(GPS35-HVS)。作者于2008年2月將DGPS的基準(zhǔn)站設(shè)在江蘇大學(xué)電氣大樓,DGPS的移動站和單機(jī)GPS接收機(jī)置于車內(nèi),于江蘇大學(xué)校門口學(xué)府路段做勻速運(yùn)動,使用starview monitor和u-center 4.01在上位機(jī)上進(jìn)行數(shù)據(jù)的同步接收。試驗(yàn)設(shè)備如圖1、圖2所示。

圖1 DGPS的基準(zhǔn)站

圖2 DGPS的移動站和單機(jī)GPS

3.2 試驗(yàn)結(jié)果及分析

試驗(yàn)接收的到的部分?jǐn)?shù)據(jù)如下:見表1。

表1 接收機(jī)接收到的數(shù)據(jù)

將新的CDKF濾波算法應(yīng)用到GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng)中。分別采用EKF,UKF和CDKF三種濾波算法分別對實(shí)驗(yàn)獲得的GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。試驗(yàn)結(jié)果如圖3、圖4所示。為了更直觀地表現(xiàn)三種濾波算法的效果,分別將三種濾波方法的誤差均值列于表2。

從濾波曲線圖3和圖4可以看出:采用CDKF和UKF濾波的東北向位置誤差都控制在10米以內(nèi),而采用EKF的位置誤差比較大;從表2也可以得出,對于經(jīng)緯度誤差均值和東北向速度誤差來說,CDKF和UKF兩種算法也明顯優(yōu)于EKF,可見,CDKF濾波的定位精度和可靠性都大大高于了EKF,但是UKF的計(jì)算量相對EKF略有增加,而由于CDKF相對UKF的計(jì)算參數(shù)減少,因此逼近速度相對提高,使得計(jì)算量也有所減少。

表2 三種濾波算法的誤差比較

4 結(jié)論

本文闡述了一種新的濾波算法-中心差分卡爾曼濾波,并將其應(yīng)用到GPS/DR組合導(dǎo)航系統(tǒng)中,分析了其在濾波方法和計(jì)算過程中的明顯優(yōu)勢,通過多次實(shí)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)調(diào)試得出EKF、UKF和CDKF三種濾波的實(shí)驗(yàn)對比,無論在定位精度和速度方面還是計(jì)算量上,CDKF都優(yōu)于前兩者,并且其實(shí)現(xiàn)相對簡單,應(yīng)用范圍更為廣泛,是動態(tài)系統(tǒng)一種有效的狀態(tài)估計(jì)算法。

參考文獻(xiàn)

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[2] 劉洋, 潘曉剛, 王正明, 易東云. 基于增強(qiáng)型GPS的自適應(yīng)UKF實(shí)時(shí)星間相對定位方法[J]. 測繪學(xué)報(bào), 2008,(01)

[3] 張傳斌, 田蔚風(fēng), 金志華. UKF濾波方法及其在車輛導(dǎo)航狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2005, 17(6): 1456-1458.

[4] R.van der Merwe.“Sigma-Point Kalman Filters for Probabilistic Inference in Dynamic State-Space Models”.PhD thesis, OGI School of Science & Engineering at Oregon Health & Science Universit, Portland, OR, April 2004.

[5] Kazufum i Ito and KaiqiXiong.Gaussian Filters for Nonlinear Filtering Problems[J].IEEE Transactions on Automatic Control,may2000,45(5):910-927.

[6] Tom V, Wang Xiaodong. Decentralized Sigma-Point Information Filters for Target Tracking in Collaborative Sensor Networks .IEEE Transactions on Signal Processing,2005,53 (8) :2997-3009 .

[7] 劉國海, 李康吉. 基于PDA的GPS定位精度提高方法[J]. 江蘇大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2005,26(5):448-452.LIU Guo-hai, Li Kang-ji. Improving GPS positioning accuracy based on PDA [J]. Journal of Jiangsu University: Natural Science Edition, 2005, 26(5):448-452.(in Chinese)
 

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