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111.
对当前室内行人定位算法进行了研究。针对WiFi定位稳定性差的问题,提出了一种改进的K最近邻(Improved K-Nearest Neighbor,IKNN)算法。针对行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)算法中步长模型及航向估计不准确的问题,提出了一种实时更新的步长模型及基于室内环境特征的航向估计算法。在改进的WiFi定位算法与PDR算法的基础上,提出了一种基于自适应粒子滤波的室内行人WiFi与PDR组合定位算法,通过自适应因子自动调节观测量对粒子分布的影响。通过智能手机在实际室内环境中对定位方法进行了测试,实验结果表明:组合定位系统定位精度为0.66 m,高于普通的粒子滤波算法,是一种准确高效的室内行人定位算法。 相似文献
112.
针对军用车辆长时间、长距离高精度自主导航需求,提出了一种基于道路信息的智能地图匹配算法。传统地图匹配算法在单独使用时,都会存在一些不足之处。智能地图匹配算法比较不同算法的优缺点,选择三种特点鲜明、互补性强的地图匹配算法作为基础算法,以惯性导航系统提供的导航信息为基础,对车辆正在行驶的道路进行识别和判断,根据道路构成情况自动选择合适的算法,完成地图匹配;并结合车辆行驶的航向和速度信息选择椭圆形道路搜索区域。试验车进行5 h约240 km跑车试验,地图匹配定位精度约为10.33 m(CEP)。试验结果证明该算法能够适应不同的道路状况,有效抑制惯性导航误差发散。 相似文献
113.
刘春燕 《中国惯性技术学报》2016,(2):208-214
传统行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)定位技术存在严重的误差累积问题。针对因航向偏差引起的误差累积,提出一种借助建筑几何信息实现行人航向的实时补偿方案,通过提高定向精度来抑制定位误差的累积传递。分析利用外源绝对位置改善PDR定位结果,试验一种自适应模型噪声的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)滤波算法,实现PDR与WIFI定位源的滤波融合。通过实验对比分析,基于改正航向的PDR相较于传统PDR,有效抑制了误差的累积,将整体误差控制在5 m左右;传统PDR与WIFI源滤波融合,比单纯传统PDR提高了82.8%的精确度;航向改正PDR与WIFI源相融合,则比单纯传统PDR和航向改正PDR分别提高了90.2%和49.5%的精确度。结果表明:补偿改正航向和借助外源绝对位置滤波融合均可有效控制传统PDR的误差累积,根据条件约束可知航向改正PDR及其与WIFI源融合方案较适用于规则室内环境,而原始航向PDR与WIFI源融合方案则不受室内结构影响,在多次滤波后逐渐提高行人定位精度,从而可满足行人室内定位精度需求。 相似文献
114.
在车载定位定向系统中,通常采用停车修正或引入GPS等外信息校正系统,这会降低陆地武器装备的战场生存能力和自主性。基于上述情况,分析了惯导系统以及与里程计构成的航位推算系统的误差模型,得出了惯导系统短时间内定位精度高以及航位推算系统定位误差随时间增长缓慢的规律。据此推导并提出了一种提高系统定位精度的方法,该方法不需要停车或外部信息,首先利用惯导系统对航位推算系统进行校正,估计出里程计标度因数误差和载车的安装误差并进行补偿;之后利用航位推算系统对惯导系统进行校正;采用加权函数对系统位置输出进行加权优化处理。理论分析和仿真实验表明利用此方法在2 min内能估计出里程计标度因数误差和载车的安装误差,估计精度在90%以上;加权后的位置输出精度在0.2%D(D为里程)以上。 相似文献
115.
船位推算是水下航行器自主导航定位的重要手段。当采用对流工作模式的多普勒计程仪进行船位推算时,测速精度受海流影响较大,由此引起的船位推算误差较大。针对此问题,提出一种基于机动目标"当前"统计模型的水下组合导航模式,通过增加加速度观测信息,采用加速度均值、方差自适应Kalman滤波算法实现线运动参数的估计和流速修正并进行了仿真实验验证。仿真结果表明,使用本方法能得到较为准确的流速估计值,相同条件下使用加速度信息辅助船位推算比纯船位推算的定位精度有较大提高,其精度优于1 n mile/h。 相似文献
116.
一种车辆航位推算改进方法 总被引:4,自引:1,他引:3
针对车辆导航的特点,给出了一种基于单陀螺单加速度计的简化航位推算方案,同时研究了差速里程仪导航方案存在的问题,提出了基于单陀螺单里程仪的航位推算方案.该方案可以充分发挥陀螺短时精度高,里程仪测量误差随着时间增长变化较小(特别是在车辆低速行驶时)的优点,并对这几种航位推算方案进行了仿真研究.仿真结果表明:单陀螺单里程仪航位推算方案的航向精度和位置精度都是较高的. 相似文献
117.
118.
119.
120.