基于历史信息约束的室内行人三维惯性定位误差修正方法

随着物联网技术的发展,室内位置服务将在未来生产生活中发挥至关重要的作用,惯性定位系统的累计误差是制约惯性室内定位技术应用的重要因素.为此,提出一种基于历史信息约束的室内行人三维惯性定位误差修正方法.利用惯性信息估计行人运动环境中的可通行区域,使用静态二值贝叶斯滤波器构建三维占用栅格地图;通过基于粒子滤波的FastSLA...     

伽利略和GPS卫星导航系统几何精度因子比较分析

欧洲独立开发的新一代全球卫星导航系统一一伽利略系统定于2005年发送导航信号，2008年全部建成使用。这对于广大导航用户是一个好消息，伽利略系统对GPS系统是个有力的补充和冲击。本文将从导航卫星定位的重要参数——几何精度因子(GDOP)分析出发，比较两个系统在中国地区的定位性能，仿真结果表明伽利略系统具有与GPS系统相媲美的定位精度．这样，当发生紧急情况时，如果GPS不可用，伽利略系统就是一个很好的替代系统。     

地形辅助/惯性/GPS组合导航系统的可视化仿真研究

研究了多传感器信息融合技术在地形辅助／惯性／GPS组合导航系统中的应用，并在此理论基础上，采用一种新的仿真方法研究该组合导航系统，即采用多种高级语言混合编程，对该组合系统进行可视化仿真。仿真结果表明：采用联合滤波器的地形辅助／惯性／GPS组合系统具有较高的导航精度，最终达到可视化仿真研究的目的，从而对组合系统性能的研究起到了积极的推动作用。     

基于激光陀螺的捷联惯性导航系统工程实现技术研究

本文对利用激光陀螺构成的激光捷联惯性导航系统工程实现的关键问题进行了研究，从工程化观点出发，给出了系统的硬件实现原理图。针对激光IMU具有较高测量精度的特点。在系统算法上研究针对性的误差建模和补偿技术，并采用了高效的捷联惯性导航系统算法，针对采用机械偏频技术克服激光陀螺仅固有测量锁区所引入的周期性干扰信号。提出了采用离散傅立叶变换进行频谱分析并设计相应的数字滤波器削弱或消除干扰信号。实际跑车实实验结果表明，上述的激光捷联惯性导航系统的设计思路是可行的，设计的系统性能能够达到预定的要求。     

基于分布式协同导航的行人三维惯性SLAM方法

针对仅依赖惯性传感器数据进行零速修正的行人航位推算方法导致室内行人协同导航定位累计误差较大的问题,提出了一种三维环境下的分布式行人协同惯性SLAM方法。在行人间初始相对位姿未知的情况下,通过蓝牙检测相遇,使用基于奇异值分解的最小二乘方法求解行人间位姿的刚性变换;然后构建基于三维占用栅格的惯性SLAM地图,通过优化联合后验概率分布获得行人位姿与地图的最优估计,减小系统的累计误差;同时构建了一个分布式协同SLAM框架,使得每个行人的定位系统都能够独立运行。实验结果表明,所提出的算法能有效提升三维惯性行人协同导航系统的定位精度,在大约2000?m2、总长2000?m的多楼层双人协同实验中,算法的平均定位误差为1.22?m,与传统零速修正方法相比,定位精度提升80%以上。     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.     

采用粒子滤波的捷联惯导非线性快速初始对准算法

针对常规捷联惯导静基座初始对准模型维数高,难以保证粒子滤波实时性的问题,提出了一种适用于粒子滤波的二位置非线性快速初始对准模型。该模型利用二位置方法消除惯性器件的常值误差,因此无需对惯性器件误差进行状态扩展,从而在保证对准精度的前提下降低了粒子滤波的运算量。在二位置非线性快速初始对准模型中航向角是直接可观测的,因此可以提高航向角的对准精度和速度。仿真结果表明,采用基于粒子滤波的二位置非线性快速初始对准方法,水平姿态精度在6″以内,航向角精度为10′以内,还较好地满足了粒子滤波应用于捷联惯性导航系统初始对准中的实时性要求,有效提高了初始对准的速度。     

基于改进麻雀搜索算法的无人机集群置信传播协同定位方法

针对无人机集群协同定位的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的无人机集群置信传播协同定位方法.基于置信传播原理构建无人机集群的因子图模型,通过不断更新推断,以求得每个节点的后验概率分布;采用几何精度因子(GDOP)值为适应度函数,并对原始麻雀搜索算法进行混沌初始化和自适应变异改进,改善了算法限于局部最优的问题并提高了算...