吉林大学学报(工学版)

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GPS/DR组合定位系统信息融合技术

杨兆升;王伟;董升;朱伟权;沈建惠   

  1. 吉林大学 交通学院, 长春 130022
  • 收稿日期:2007-06-26 修回日期:2007-09-25 出版日期:2008-05-01 发布日期:2008-05-01
  • 通讯作者: 杨兆升

nformation fusion technology of GPS/DR integrated positioning system

Yang Zhao-sheng;Wang Wei;Dong Sheng;Zhu Wei-quan;Shen Jian-hui   

  1. College of Transportation, Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2007-06-26 Revised:2007-09-25 Online:2008-05-01 Published:2008-05-01

摘要: 在分析GPS/DR组合定位系统特点的基础上,设计了一种改进的联邦卡尔曼滤波器结构。对于GPS线性子系统采用标准卡尔曼滤波器,对于DR非线性子系统则采用无察觉卡尔曼滤波器。主滤波器采用动态信息分配系数对子滤波器的结果进行最优估计,并对DR子系统进行误差补偿,部分削减DR的误差累积效应。实验结果表明,算法能够满足车载导航系统的定位要求,并且在GPS误差较大时保持系统较高的可靠性和定位精度。

关键词: 交通运输系统工程, 信息融合, GPS/DR组合, 卡尔曼滤波器, 联邦滤波器, 变权分析

Abstract: An improved federated Kalman filter configuration was designed based on the analysis of the features of GPS/DR integrated positioning system. A conventional Kalman filter is used to process the information from the linear GPS subsystem, while an unscented Kalman filter is used to process the information from the nonlinear DR subsystem. The main filter makes the optimal estimation of the results from the subsystems using the dynamic informationsharing coefficient, and compensates the error of DR subsystem to reduce the accumulative error of DR. The test results showed that the proposed algorithm meets the positioning request of the onboard navigation system and keeps a good reliability and a high positioning accuracy when the GPS positioning is poor.

Key words: engineering of communication and transportation system, data fusion, integration of GPS/DR, Kalman filter, federated filter, analysis with varied weight

中图分类号: 

  • U491
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