（电路与系统专业论文）gpsdr组合导航系统研究及gpsgsm车载系统实现.pdf

独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我7 同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 签名：立! l 塾：日期：毒。争年岁月护日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：边l 盘导师签名：盗迭企签名：递l 红导师签名：经逊逾 日期：、砷够年f 月2 口日 电子科技太学硕士论文 摘要 车辆导航定位系统在过去卡年内已经成为汽车工业发展的焦点。在欧荚国 家和同本，车辆导航系统在最近几年内褥以广泛的应用，而随着豳内汽车工业 发展，国内躲车辆导航系统的市场需求也越来越大。随着电子商务鞠阚络技术 的发展，车辆导航定位系统与无线丽络技术结合将空间信息和霹终汝源以及电 子商务有机联合起来，使得车辆导航定位系统具有殿加广阔的发餍空间。 g p s 系统是车辆导航系绞的主要譬髋信息源，囊子g p s 定位性能有其无 法克服的扁限性，组合导航系统通过多个定位信息源能够提供嚣好的系统性 能。在车辆导航定位系统中，无线数据传输实现方法也是近年来实际应用研究 豹重点，为了使车辆导靛系统功能进行扩展，零要将车辆豹定位数据进行无线 传输。车辆静航系统中这两个方面的礤究其有一定的嶷际意义。在本文中主要 研究g p s ( 全球导航定位系统) d r ( 航位推算系统) 组合导航系缆和g p s g s m = 4 ) ， 则可得到观测方程绢 电子科技大学硕士论文 p = r 。+ c a t c a t 。+ c a t o 。+ c a t ；o + c a t ：p ，= 1 ，2 ，n ( 2 8 ) 给定接收机的概略位置= ( x 0 ，y o ，) ，对上面方程组中的每一式应用t a y l o r 级数展开，并略去高次项，得到 娶( r o ) a x + 攀( r o ) a y + 攀( ) 6 z + b ( 2 _ 9 ) u x u y g 2 = p 。+ c a t c a t 。一c 6 t o 。一c a 一c a t ：p r ( 奄) ，= 1 ，2 ，一，n 式( 29 ) 中，b = c a t ，a x = x 。x o ，a x = 儿一y o ，血= z 。一：o 。求出式( 2 9 ) 中的偏导数后，式( 2 - 9 ) 可写为 p ? 缸+ p ! 每+ e 3 a z - b = ( 2 1 0 ) r 7 ( t o ) 一p 一c a t 。+ c a t o f + c 6 t l + c a t ：p ，j = 1 ，2 , - - - , n 式( 2 - 1 0 ) 中，e ，e i ，e ；为接收机到第颗卫星的方向余弦，将上述方程组 写为矩阵形式，得到 g x = l 式( 2 1 1 ) 中 g = p lp 2 彳p ； 一1 e ；一1 e ? e ：e ；一1 x = 缸a ya z6 】。 三= f 1 ，2 f ” 7 ( 2 一1 1 ) ( 2 一1 2 ) ( 2 - 1 3 ) ( 2 1 4 ) ? 7 = r ( ) 一p 。一c a t 。+ c a t 。+ c a t , o + c z x t 名，= 1 ，2 ，- ，n ( 2 - 1 5 ) 用最小二乘法求解，得方程 g 7 g x ：g 7 l 当为g 7 g 非奇异时，其定位解为 x = ( g 7 g ) 。g 7 l 2 1 3g p s 系统几何位置误差 lo ( 2 1 6 ) ( 2 1 7 ) 电子科技大学硕七论文 用占z 表示x 的误差，占上表示l 的误差，则有 c o v ( s x ) = ( g 7 g ) 。g c o v ( a l ) ( 0 7 g ) 一1 g r ( 2 1 8 ) 假设伪距测凝是独立的等误差测量，误差方差均为子2 ，测距误差序列是正态 自噪声序列，则 c o o - l ) = ，( 2 1 9 ) 式中，为n x n 单位阵，于是 c o v ( 6 x ) = 露( g 7 g ) ；露9 ( 2 2 0 ) 假设 q = ( g r g ) 一= q nq n 孽：窜2 2 q 3 1 目3 2 q 4 1q 4 2 q 1 3q 1 4 q 2 3g m q 3 3q 3 4 q 4 3 9 4 4 刘遵户位置靼铮差解的误麓估计为 = 臂1 】啄 仃：= q 勰爵 g ；= q 3 3 一= q 4 4 0 ： ( 2 2 1 ) ( 2 2 2 ) 由于q 只与卫星和接收机的相对几何位置有关，因此，用户三维位置和时 睾孛偏差的误麓只与嚣手中因索有关，即卫擞与接收机的鞠对空闻位爨以及伪距观 测量的误差。把卫星和搂收橇的相对几何位置定义成备牵争精度霞予( d o p ) 瑟 形式，可得到用户位置误麓，钟差误差与伪距观测墩误差的关系为： 。g t + 哆a j 七= g d o p x o o 唧= + e 十= p d o p x c r o 吼= + 巧= h d o p x o - o 1 电子科技大学硕士论文 盯。= 拶：= v d o p x o 瓯= t d o p g o ( 2 2 3 ) 斌( 2 3 3 ) 中，g d o p ，p d o p ，h d o p ，v d o p 和t d o p 分别称为几何精度因 子、位置精度因子、东平糖震因子、离程精度因子稆时润精度霞予，遽些耩度 阕子均仅与卫攫和接收机的相对几何位置有关，并有 g d o p = 4 q l i + 9 2 2 + 9 3 3 + 9 4 4 = t r a c e ( g 7 g ) 。1 】 1 7 2 p d o p = 4 q i l + q 2 2 + q 3 3 h d o p = 9 1 1 + q 2 2 v d o p = 4 q 1 1 d o p = 口。4 ( 2 。2 4 ) 国就可臣著崮，瑟躐小躅户鹣定位误差，繁霎尽量减小咒傍禧度因子；第二 蒙减小各卫星的伪距观测量的误差。 另外，几何精度因子实赇上就是伪距测量误差的放大因子，对定位精度有 缦大静影稳，嚣蓝，当接收馥戆同时鞭黥鹃翌星鼗较少，两哥瓣麓委麓数多子 4 颗时，选择遗当的4 星组合，减小集合精度因子是非常关键的。考虑到卫星 仰角过低时，会因为大气传播误差加大而明显降低观测糙度，所以在选星时应 麓定最蕊帮角陲联，遥誊为5 度，嚣谨最佳逮星法，就怒在所有髂巍丈于5 度 的可测卫星中，选择各种可能的4 星组合求计算相应的g d o p ( 或p d o p ) ， 势选取其中g d o p 最小的一组卫星作为最佳选星结柴。出于需进行c ：次 g d o p 运算，蕊每一次g d o p 运算都要涉及矩阵的乘法与求逆，因此计算量 相当大，占用大量的运算资源，而且由于卫星的位置在不断的变化，通常每 i 5 分钟就要扶辑选择次。为减少选基的诗算量，可利角准最佳逸黧方法。 准最佳选星方法是以选择使接收机与4 颗观测卫星所构成的六面体体积最大 为原则。假设接收机与4 颗观测卫星所构成的六面体体积为v ，则分析表明， 电子科技大学硕士论文 几何精度因子g d o p 与该六面体的体积v 成反比，即 g d o p 。c 1 v ( 2 - 2 5 ) 因此，一般来说六面体体积越大，g d o p 值越小。以式( 2 2 5 ) 为基础，准最 佳选星方法是这样进行的：首先选择沿天顶方向、东方、北方具有最大斜距的 三颗卫星，第四颗卫星按其具有最小的g d o p 值选择。这样只需要进行n 一3 次g d o p 运算，效果仅次与最佳选星法。目前，随着接收机跟踪卫星信号的 通道数增多，选星问题变的不是那么重要了，人们越来越倾向于使用全部可见 卫星进行定位。 2 1 4 影响伪距测量的误差源 实际系统中影响伪距观测量的主要误差来源有3 个方面，分别是：空间飞 行器部分，包括卫星星历误差、卫星钟偏差；信号传播部分，包括电波信号的 电离层传播延迟、对流层传播延迟和多径效应；用户系统部分，包括用户接收 机测量误差、用户计算误差： 下面分别对这几种误差进行介绍。 ( 1 1 卫星星历误差 由于卫星星历所给出的卫星在空间中的位置与卫星的实际位置之差称为 卫星星历误差。卫星星历误差主要由地面监控部分监测站的分布及其站址误 差、监测站所取得的观测量精度、卫星所受摄动力模型的精度程度、计算精度 和卫星钟的稳定程度等因素造成的。目前通过导航电文所得到的卫星星历误差 约为2 0 5 0 m ，随着摄动力模型和定轨技术的不断完善，卫星的位置精度将可 提高到5 1 0 m 。 f 2 ) 卫星钟误差 经管g p s 配备了高稳定的原子钟，但是卫星钟本身以及广义相对论和狭义相 对论引起的频率漂移均将影响卫星钟的准确性。相对论效应导致的卫星钟频率 的增长可以通过人为减小卫星钟频率进行校正，其他误差可以利用主控制站测 定的参数进行模型修改。卫星钟差或经过改正后的残差，可以利用差分的方法 消除。 ( 3 ) 电离层延迟误差 13 电子科技大学硕士论文 g p s 卫星信号通过电离层时将受到电离层弥散特性的影响，使信号的传播 路径变化，因此产生时间延迟最大可以达到3 0 0 n s ，等效于1 0 0 m 测距误差。 电力层的影响可以通过双频观测、电力层模型修正或者差分的方法减弱。 ( 4 1 对流层传播误差 对流层传播延迟是电磁波信号通过对流层时其传播速度不同于真实中的 光速所引起的延迟，主要与大气的温度和压力以及大气的湿度和高度有关。与 电离层延迟相比，对流层延迟比较容易预测，估计方法也比较成熟。 ( 5 ) 多径效应 所谓多径效应，就是接收机天线接收到直达卫星信号外，还收到经过天线 周围地物反射的卫星信号，两种信号叠加对定位精度的影响是难以控制的，它 随周围环境不同而不同。消除办法有多次取均值、选择屏蔽良好的天线或者将 天线安置在反射体较少的地方。但是在动态定位时，多径效应导致的定位误差 是无法消除的。 ( 6 1 用户接收机测量误差 用户接收机测量误差主要是由相关接收机对测距码的分辨率和接收机噪 声造成的。一般在通过提高接收机硬件的灵敏度和稳定度来降低接收机本身定 位精度产生的影响。 以c a 码g p s 接收机为例，各个误差源对g p s 定位影响范围如表2 - 1 所示。 误差源 典型值( 米) 对流层延迟 2 3 0 电离层延迟 2 5 0 ；轨道差 5l o 钟差 3 1 5 0 载波噪声 o 0 0 1 0 0 0 6 载波多径 o o o l 一0 0 2 伪码噪声 o 13 伪码多径 0 1 一l o o 表2 - 1 误差源对g p s 定位影响 t4 电子科技大学硕士论文 可以看出，在所有影响g p s 伪距测鬟误差源中，钟差误差和伪码多径误差 对g p s 定位精度影睫是最大弱，其中镑差误差弓 起的定整精度谡藏可良透过 提高时钟精度来得阻解决，但多径误差引起的定位精度误差是摄难克服的。 2 2 航位推算导航( d r ) 系统原理 我们继续分辑组合导靛孛款靛位擦簿系统，与g p s 定位系统佟为一摹孛被动 定位系统不同的是航位报鲜系统( d e a dr e c k o ns y s t e m ) 是一种完全自主的导 航系统，在汽车行驶过程中航位推算系统能够不受外界环境影响_ i 挠行独立定 位。缓合导髋瓣往戆主要囊缝合导靛簧感器羲避旋决定，下蔼主要溺述d r 系 统定位原理以几种常用d r 系统传感器介绍。 2 2 1 航位推算定位的熬本原理 在实骣粒车辆定位应攒中，车疆静运动可以蚕 乍怒雀二维乎嚣主耱运动， 因此如果已知车辆的起点( e o ，n o ) ( e 为局部平面坐标系的东向位鬣坐标，阼为 局部平面坐标系的北向位鬣坐标) 和初她航向角致，邋过实时测爨车辆的行使 距离和航向角的变化，就可以推算出车辆的每个对荆的二维坐标。航位推算的 原理如图2 1 ，具体的推算算法如下： 萤2 - 2推算定霞凝瑾整 e l2e o + s os i n o o l。岛so。0800(2-26) 9 2 = 8 1 + s ls i n o j | 。e o + s o s i n o o + 墨s i n o q 柙2 = 玎1 + sc o s 0 , = + s oc o s o o + s tc o s o l 一 电子科技大学硕士论文 依次推算有 = 岛+ s ；s i a e , 6 2 4 a c t = o k l 吼= e d + ss i n o i ( 2 2 7 ) j - o k - t 婊= c o t 江0 当采样周期恒定且采样频率足够高，可近似认为在采样周期内汽车加速度 接近零，以上公式可记为： k - i 吼= + h t s i n ( , + 市) 9 0 ( 2 - 2 8 ) k 一1 、。 仇= + v ，t c o s ( o , + q 丁) = 0 由式( 3 3 ) 可以看出： 1 ) 臼与s 的变化值需要嶷时连续的采样 2 ) 蕊位蒎簿系绕不能确定懿始时刻熟位置( e 0 ，强) 秘褶热靛舄建毋，嚣 臻借助其他定位手段来得到航位推算系统的初始值。 3 ) 航位报算中的误差怒累计的，随时间的推移和行驶距离的增加，航位 獾雾系统静诿麓是发敖静遥疆，蘩良单猿翁靛位疆冀不髓菊于长时阖鹈独立定 位，需要用其他手段对积累误差进行适当补偿。 2 2 2 航位推算传感器 在蕊位掺簿系统中，辑选敬镑感器麓性麓对簸位擦算静洼能影i 鸯菲露重 要，决定了航位推算系统的整体性能。常用的传感器主要有角速度陀螺仪，里 程表或差分里程表。以下分别介绍这几种常用传感器。 2 2 2 1 囊速凄泛螺仪 陀螺仪是种测量旋转角度的器件，在汽车组合导航系统中可以用来确定 汽车航向变化。单陀螺只能测量陀螺仪在个投影空间平面的角度变化；通过 三个陀曝仪躐舍在一起可骇滋量3 维窒阕馥涟转受度燹诧。基砉蓉陀潦仪有摄多 类型可以选用，根据性能和价格分为很多档次。高精度的陀螺仪通常用于科学 研究和军事用途，但价格昂爨。而通常汽车导航采用低精度低价位的陀螺仪。 1s 电子科技大举硕士论文 陀螺仪按照内部原理不同主要分为测角和测角速度两种。直接测角的原理是通 过陀螺搜蠹帮潮定方位坐标系确定当蘸瓣运动方位角。热速度测蠢豹原理是透 过在陀螺仪内部的角速度敏感器件确定各方位的角度变化值，最后经过角速率 积分求的方位值。 出于采黑囊接方位角凌测量方式鲍藏缀仪工艺复杂，藏李毫，猫显受臻凌 影响比较大，因此在实用的低价位的陀螺仪应用中采鹰的基本上都怒测角速度 的陀螺仪。斑2 2 归纳了目前几种常用的低价位陀螺的性能价格比较。 l 蛇摄 史类型王佟嚣理馀穆( $ )稳定戆( 度| 川、时) 旋转式陀螺角度动量测量 l o 1 0 0 0l 一1 0 0 l 毙纤式篼螺 s a g n a c 效应 5 0 一1 0 0 05 1 0 0 振动式压电陀螺 压电转换原理 1 0 2 0 0 5 0 1 0 0 表2 2 几种陀螺仪性能比较 实嚣熬傻蠲孛，蓬娠坟爱疫溺量具骞较大翡漂移谈差，主要戆谈差寒涤鸯 陀螺仪安置平台坐标误差和陀螺仪本身输出值漂移造成的误差。 2 2 2 2 里程袭 里程表楚测量汽车行驶疆鸯或速度载馋感器，豢溺赘窍嚣懿 鬟| | u 黧手段：无 线电测速方式和汽车齿轮感应方式。虽然无线电测速相对比较精确，但价格太 整2 3 篓程表原理 过昂贵，不适合普及，而汽车齿轮感应式里程 表在所鸯鳃汽车土都麓魏存嚣，霹系统不霉要 增加额外的费用，因此在汽车组合导航系统中 大都采嗣后者。现代汽车上，都装肖发动机控 割、蠡秘麓驶、a b s 、t r c 等系统。主动式悬 架、导向系统、电子仪表等装置，这些装置都 需要汽车车速信号。圆此，利用汽车本身自带 翡车速终慧器寒实褒车辆定位哥大大洚抵系统 的成本。车速传感器主要采用霍尔效应传感器和可变电阻传感器。遮两种传感 器都是利用汽车传动装置上的齿轮转动产生的电磁脉冲来实现速度的测量，原 l ? 里王型垫查堂堡主丝苎 理如图2 - 3 。 设车轮半径为r ，安置车速传感器的车轮传动齿轮圆周带有m 个轮齿，因 此当车轮每转动一周，传感器输出m 个脉冲，每个脉冲对应车辆行使的距离 为2 e r r m 。通过单位时间t 采样得到的脉冲数n ，可以推出理想状态下车辆行 驶速度公式： v - 型( 2 - 2 9 ) l y 其中筹为里程仪速度刻度因子。但是实际测量得到的汽车速度常常具有较大 的误差，具体的误差分析将在下一章详细分析。 2 2 2 3 差分里程 差分里程信息是通过从综合两个里程信息的输出中提取出来的行驶速度 和航向变化量的信息。其原理( 如图2 4 ) 是分别提取左右轮的里程信息( 里 程信息的原理已经在前面介绍过了) ，通过比较单位时间左右两个轮转动距离 差，从中提取出车辆航向变化信息。 当汽车航向变化时，转动方向内侧的 车轮比外侧的车轮转动距离更短，根据图 2 - 4 可知，当汽车航向向右转动时，航向 变化量a a z 和汽车行使距离d 与左右轮 转动路径( 巩，) 的量化关系如式 ( 2 3 0 ) 和( 2 - 3 1 ) 。其中w 为汽车左右 两轮的距离。 甜：a d , + a g ( 2 3 0 ) 2 左右轮距 d z ：竺! = 墅!( 2 3 1 ) 具体的差分里程表的误差模型将在下一章详细分析。 图2 _ 犀差分里程表原理图 电子科技大学硕士论文 2 3g p s d r 组合导航算法原理 前面详细介绍了d r 系统原理和g p s 系统原理，这里将对g p s d r 组合导 航中数据融合算法进行介绍。最经典的组合导航思想是基于联合卡尔曼 ( k a l m a n ) 滤波的设计思想。在联合k a l m a n 滤波算法中，g p s 系统和d r 系 统数据同时作用于定位解的求解过程中，根据两个系统的数据质量自适应调节 两个系统在定位解中的作用。系统的这种数据融合方案实现了g p s d r 组合导 航系统定位信息的最优融合。基于k a l m a n 滤波的g p s d r 组合方案又可分为 松组合和紧组合两种：松组台直接利用g p s 接收机输出的定位解与d r 信息 进行数据融合；紧组合利用g p s 接收机输出的伪距、伪距率等原始观测量与 d r 的观测信息( 车辆行驶速度变化和方位角的变化) 进行数据融合。由于在 g p s d r 组合导航实际应用中，通常不能得到具体的伪距信息等g p s 原始数 据，因此大都采用松组合方式的联合k a l m a n 滤波算法。 2 3 1 卡尔曼滤波器的基本原理 卡尔曼滤波是1 9 6 0 年由r e k a l m a n 博士引入的，是关于系统误差的统计 性质的知识与关于系统动态的知识合并起来的一门统计技术，当表现为状态空 俐模型时，用以达到对系统状态的估计。系统状态可以包括任何数量的未知数， 在k a l m a n 滤波器的应用中，状态量数量从6 个到6 0 个状态矢量的系统模型 的滤波器都很常见，但状态量越多对系统要求越高成本也越高，在g p s f l d r 车 栽组合导航中，最重要的状态量是位置和速度量，因此从实用角度出发在本文 中采用的是6 个状态量的k a l m a n 滤波器。 卡尔曼滤波器是通过迭代运算，实现预测、校正更新估计的组数学公式 流程。在一定情况下，卡尔曼滤波器可以认为是满足最小均方误差准则的最佳 滤波器。卡尔曼滤波的出发点是建立系统的动态模型：系统状态方程和观测方 程 x ( k ) = m ( ，k 1 ) x ( k 一1 ) + u ( k ) ( 2 3 2 ) y ( k ) = h ( k ) 鼻( 女) + z ( k ) ( 2 3 3 ) 其中，x ( k ) 是k 时刻的系统状态矢量，中( ，k 一1 ) 是系统的一步转移矩阵 电子科技大学硕士论文 u 似) 是过程噪声矢量，假定是白色、零均值和正态分布的，满足 n ( o ，q ( 女) ) ，q ( ) 是系统过程噪声协方差矩阵。y ( ) 为k 时刻的系统外 部观测矢量，h ( k ) 为系统观测矩阵，矿( ) 为观测噪声矢量，满足n ( o ，r ( 女) ) 的正态分布，r ( k ) 是观测噪声协方差矩阵。 总的来讲，卡尔曼滤波分成两个过程：时间递推和测量更新。时间递推过 程实现下一时刻的状态量、误差协方差矩阵的预测估计值。测量更新过程是利 用每一时刻新的观测信息对预测值进行校正。再递推到下一时刻进行循环迭 代。如图2 - 5 。 时间递推过程包括预测当前状态量和预测协方差矩阵，其表达式为 x ( k ，七一1 ) = 中( ，k 一1 ) x ( k 一1 ) ( 2 3 4 ) p ( k ，k 1 ) = 巾( ，1 ) p ( k 一1 ) 巾7 ( ，k 1 ) + q ( j i 一1 ) ( 2 _ 3 5 ) 式( 2 3 4 ) 和( 2 3 5 ) 中，x ( k ，女一1 ) 和p ( k ，k 一1 ) 是由前时刻k 一1 对当前时 刻k 的状态预测值和误差协方差预测值。 测量更新过程包括计算卡尔曼增益矩阵、对状态预测值和误差协方差矩阵 预测值的测量更新，得到当前时刻的最优估计值，其数学表达式为 k ( 女) ：p ( ，k 一1 ) 日7 ( ) 1 日( t ) 尸( 女，k 一1 ) h 7 ( 七) + r ( 七) r 1 ( 2 - 3 6 ) ( ) ：z ( 女，一1 ) 十k ( ) y ( k ) 一日( ) 彳( ，一1 ) ( 2 - 3 7 ) p ( 女) = 口一k ( ”h ( ) 】p ( k ，k 一1 ) ( 2 3 8 ) 电子科技大学硕士论文 l | 寸 1 塑 要 。l 盖豫一】 = 辔 一i ) 琢一1 ) 纂 t ) = p ， - 1 ) + 世( 的- p p ) 一忙) z ( 屯 一1 ) ： 毒 黼计薜回路 _ e 啭一1 ) t 雄一擎移晦孥+ 9 晦一聱 萋2 5 基奉k a l m a l l 滤渡冀法瀵程 但是在实际运用中，往 主遇到的是时交、非线性的系统，且系统噪声统计 特性不能确知，在这种情形下，利用扩展的卡尔曼滤波器可以得到次优的滤波 蘩鬃。瑟时，不仅佶诗鑫系统获态变量，溺时还要售诗& 过程臻声秘戏滚曝声 协方差矩阵。假是系统状态蹙的增加，会姆致系统成本增加，结构复杂。对于 测量噪声矩阵，可以通过系统测量直接得到，在g p s d r 组合导航系统中，通 过藏嚣两搴款g p s 察d r 系统熬分爱繇究，可疑g p s 系绞g 妻谈提供关予g p s 测量噪声的估计参数，而且估计质量是很离的，而d r 也有相应的误差模型， 通过对d r 误麓模型参数的赢接测量计算误差的方差；衙对于状态噪声的计算 尉可以透遂霹系统状态嚣繇绘鲞耀应懿状态噪声矩蓐。 2 3 2 联合卡尔照滤波原理 利用k a l m a n 滤波实现多个传感器的僚息融合有两个途径：一种是标准的 2l 电子科技大学硕士论文 集中式k a l m a n 滤波，另一种是分散式k a l m a n 滤波。采用集中式k a l m a n 滤波 在理论上可以获得系统状态的最优估计，但在实际应用中存在以下几个缺陷： 1 ) 采用严格最优估计的方法对系统所有的测量量进行集中处理，系统状态维 数高，计算负担重，严重影响了滤波器的动态性能和实时性。 2 ) 数据的集中处理导致滤波器的容错性能较差，当一种传感器的数据出现较 大偏差时，该错误将会被传播到所有观测量和状态变量的估计中去，导致状态 污染，滤波精度和稳定度下降。 分散式滤波技术是为了解决集中式k a l m a n 滤波器的上述缺陷而提出的， 它将单独的k a l m a n 滤波器用一个主滤波器和组局部滤波器来代替，相应 的数据处理过程也分为两个阶段，在第一个阶段中，每个传感器的信息被送 到对应的局部滤波器中处理，产生局部最优状态估计；第二个阶段，主滤波 器将局部滤波器输出的局部状态估计进行融合处理，并产生最终的全局状态 最优估计。在分散的滤波过程中，由于不同传感器的数据被单独和并行处理， 因此减少了计算量，计算效率也大大提高。与此同时，局部滤波器的存在也 使得整个多传感器融合系统的容错能力有所提高。分散滤波理论发展了很多 年，有c a r l s o n 提出的联合滤波器以其设计的灵活性，计算量小和容错性好而 受到了广泛重视。目前利用联合k a l m a n 滤波器实现多传感器融合已经成为 国际上导航技术领域内的一个研究重点。 联合k a l m a n 滤波器是一个特殊的分散式k a l m a n 滤波器，主要在于包含了 一个信息分配的过程，在这个过程中，主滤波器的动态信息被分配到每一个局 部滤波器中，图2 - 6 所示为联合k a l m a n 滤波器的一般结构，其中的参考系统 用来给主滤波器提供直接的测量输入，它也可以作为子滤波器的测量输入；各 传感器的输出只提供给相应的子滤波器，滤波过程分为两步，首先有局部滤波 器分别处理各传感器系统的数据并给出状态估计贾，和协方差阵声，其中状态 估计可表示为 贾，：怿l ( 2 _ 3 9 ) l 瓦j 电子科技大学硕士论文 式( 2 3 9 ) 中，耍。是各子滤波器共有的公共状态置的估计，譬是第个子滤波 器的专有状态估计，然后各子滤波器的局部状态估计置和协方差阵t 被送入 主滤波器，并同主滤波器的状态估计和协方差阵一起按式( 2 4 0 ) 和( 2 4 1 ) 进行融合，得到全局最优估计只和协方差阵乒。 毫= 弓( 置+ 巧1 或) ( 2 - 4 0 ) 名= ( + 巧1 ) ( 2 4 1 ) 在全局最优估计值丘产生后，它还与被乘以一个放大系数所1 ( 卢 1 ) 的协方 差阵名一起反馈给局部滤波器，以重置局部滤波器的估计值，即 殳j = 囊g ，只= 8 _ p g t 2 4 2 ) 同时主滤波器的估计值和预报误差的协方差阵也可重置为岩。和全局协方差 阵的历1 ( 经度d d d m m m m m m ( 度分) 格式( 前面的0 也将被传输) 经度半球e ( 东经) 或w ( 西经) 地面速率( 0 0 0 o 9 9 9 9 节，前面的0 也将被传输) 地面航向( 0 0 0 0 r 3 5 9 9 度，以真北为参考基准，前面的0 也将被传输) u t c 日期，d d m m y y ( 日月年) 格式 磁偏角( 0 0 0 o 、1 8 0 0 度，前面的0 也将被传输) 磁偏角方向，e ( 东) 或w ( 西) 模式指示( 仅n m e a 0 1 8 33 0 0 版本输出，a = 自主定位，d = 差分，e = 估算， n = 数据无效) 其中纬度和精度信息是g p $ 数据中最精确的数据，通过转换可以得到当地局部 水平坐标( e ，h ) ，而地面速率和航向角由于城市环境的原因并不可靠。在实际 应用中，地面速率和航向较可以通过经过滤波后的当地( ，h ) 位置估计量的增 量得到。 g p s 数据输出不仅包括定位信息的语句，还包括对o p s 定位质量估计的语句 p g r m e ，具体格式如下： e s t i m a t e de r r o ri n f o r m a t i o n ( p g r m e ) 估计误差信息 $ p g r m e ， ，m ， ，m ， ，m h h h p e ( 水平估计误差) ，0 o 、9 9 9 9 米 v p e ( 垂直估计误差) ，0 o “9 9 9 9 米 ( 3 e p e ( 位置估计误差) ，0 0 9 9 9 9 米 其中h p e ( 水平估计误差) 作为系统的定位精度误差，由于g p s d r 系统属于 二维平面的导航系统，因此v p e ( 垂直估计误差) 并d e p e ( 位置估计误差) 系统 一 垒至登堡_ 犬堂霎主堡奎 不采用。 3 1 ，26 p s 模块斡定位数攥误差珐计 在使用g p s 进行定位时，判断g p s 定位数据是否可信是非常羹瑟的。通 常的组合导航鲜法中，常常利用几何精度因子作为定位数据的可信鹰削据。但 是实际上几何精度因子并不熊完全反映定位数据的质爨，分专厅如下。 假定伪距测量是独立的簿误差测量，误差方差均露剐用户定位误差可表 示为： o - ：秽：+ 仃：+ = p d o p x 氏 ( 3 i ) 式( 3 - 1 ) 中p d o p 为位置精度因子，它仅与卫星在空间的几何分布有关，起 麓测距误差放大因子的作用。假设某一时列的可见卫星数大于4 ，计算表明， 姿鏊星定位蒙赢憝臻痊墨像予天褒，萁余三鬏底座基豹瓷凄禹越，l 、，方位受势 布越均匀，p d o p 就越小。大多数定位解算算法是以p d o pj 拯：l j n d , 作为衡量 定位解质量的标准，但是随高度角的减小，三颗底座羼的信噪比也相应减小， 鼓焉瞳褥灞蠢淡差1 谨鸯羹。蠢此，减枣定位麓熬定位误差不藐其考虑菜令嚣素， 必须对p d o , p 与三颗底座黧的信噪比之和进行综合考虑，另外由于影响定位误 差因素的多样性和情况的复杂性，定位误差与影响因綮之间的关系不是很清 旗，蠢呈魂爨骥萎兹模纛蠖。 因此，在傻用g p s 数据时，不能单独依靠几何精度因子判断定位精度的质 燮，在车载g p s d r 组合导航系统中，g p s 模块是一个綮成的很好的功能模块， 对定位解懿精度诗算算法已经集成在芯片中，在模凌稔密语旬中不仅龟含了定 位数据还有各种几何精度和信噪比以及定位精度等描述定位解质量的参数。 h p e ( 水平估计误差) 在组合导航中蠼一个非常重骤的参数，围为g p s 在 缝聪定位豹精凄楚菲露离静，纛且g p s 模块中诗算瓣h p e 馕是菲霉霹信於，霞 此通过h p e 对g p s d r 组合导航滤波器：i 藏行发散约束，如果组合导航滤波器的 状态估计量与g p s 观测量的楚值超出了当前时刻g p s 输出的h v e 值，则说明系 缓攉算可轻发敬，是不可嚣黪，冥僖憝理办法在下瑟将其体握穗。逶过 g a r m i n l 5 lg p s 模块实测的定位位置谈差精度输出h p e ( 水平估计误差) 如 煳3 - 2 。 ，s 电子科技大学硕士论文 ： 3 。以从觚一心觚驯y 图3 2g p s 定位精度变化曲线 从圈3 - 2 可以看出，g p s 定位的各耱误差源造成的g p s 定位的位置精度变 化过程菲常复杂，幸运斡怒缓合导航应糟中实际应丽时，靛够壹绥得到实靖 g p s 定位精艘的估计h p e ( 水平估计误麓) ，不需要蒋估计定位位鼹精度的误 差，因此在安际组合导航中，g p s 定位数据误差可以着终是在f h p e ，h p e 】 之闽的均匀橇翠分布的隧撬误差，因此g p s 定位倥鬣误差误方麓估计如式 ( 3 - 2 ) 。 1 疗2 = 妄( 妒岔严 ( 3 2 o 在g p s 滤波算法中可以直接根据当前的v p e 计簿g p s 测量嗓声方差，同 时在g p s d r 数据融合中也可以利用此信息作为数据融合信息加权分配的判 撰。这种壹接佶诗g p s 谈爱瓣方法壤褰缝合导航算法孛謦亲很多方便，不用 再在k a l m a n 滤波算法中采用其他g p s 时变噪声估计算法，可以大大减少 系统运算量同时也更加有效的利用了g p s 定位数据信息。 3 。2 翼系绞误差分板 如第一章介绍，d r 应用系统包括陀螺仪和里程表，其中两个里程表还可以 组合为一个差分里程表。阍g p s 数据一徉，要有效的利用d r 系统定位信息，需 簧对豫系统误差特往进行磷究，下面努裂黠具薄的怼曝仪器里程袁以及差分里 程表进行研究。 3 2 1 压电陀螺仪误差分析 惦 船 弘 如 篮 笳 佰 佃 。 o 銎韬繁毒 电子科技大学硕士论文 在g p s d r 车载组合导航系统中，陀螺仪的选取非常关键，陀螺仪的性能 直接关系到组合导航系统的性能。目前，在g p s d r 车载组合导航系统中，应用 最广泛的压电陀螺仪是m u r a t a 公司生产的e n v - 0 5 系列产品，e n v - 0 5 陀螺仪 具有很高的性格比。本设计中选用型号为e n v - 0 5 f 0 3 的陀螺仪( 见图3 3 ) ，目 前大批量的价格为1 5 美圆，非常适合民用车辆组合导航系统。 该款陀螺仪的输出电压随角速度大小输出线性的电压输出，角速度的测量 标称范围为( 一6 0 d e g s ，6 0 d e g s ) ，对应的标称电压输出范围是( 2 1 5 0 v ，2 8 5 0 v ) 。 但压电陀螺仪测量输出和车辆行 驶真实角速度值存在一定的偏差， 造成输出偏差的原因主要是由角 速度陀螺仪安置平台误差和压电 陀螺仪本身的误差。下面以 e n v - 0 5 f 0 3 陀螺仪为例详细分析 这两类误差并给出响应的估计和 处理方法。图3 3e n v - 0 5 f 压电陀螺仪 3 2 2 角速度陀螺仪安置平台误差分析 单个角速度陀螺仪通过测量与车辆相关联的固定平面上的旋转角度变化 获得车辆航向的角度变化信息，对与车辆行驶平面相垂直的平面的旋转不敏 感，因此，单个角速度陀螺仪不能对三维角度变化进行测量，汽车导航从实用 和成本的角度考虑，通常都是采用单个陀螺进行角度测量。陀螺仪平面与车辆 行驶平面关系图，如图3 - 4 。 很容易推出陀螺仪测量平面的角速率与汽车运动方位角变化的关联 方程，如式3 - 3 。 c o c = c o s + c o s f ls i n - i - e o 日s i n f l s i n ( 3 _ 3 ) 整理公式得 n，：盟一ccosflsin古+coos i n f l s i n ( 3 - 4 ) - - c , 2 磊磊一五f 一 电子科投大学硕士论文 其中 陀螺 平面 娩为陀螺仪所测量瓣旋转角速率 吃为需蘩测量的汽车行驶方位角速率 为汽车平嚣前后( 与哥亍驶方向比较) 颓斜角速率 为汽车平面左右( 与行驶方向比较) 倾斜角速率 p 是汽车平面前后( 与行驶方向比较) 倾斜角度 r 是汽车平嚣左右( 与行驶方自比较) 垂麓角度 卢为陀螺仪平面与汽车运动方向夹角 毒为陀螺仪平垂与当撼水乎瑟夹角 图3 4 陀螺仪安置平面关系图 很明显，陀螺仪的测爨坐标轴与当地坐标轴的关系为： s i n 2 p + s i n 2r + c o s 2 善= 1 廖：t a n 一f 马 、，7 c o s 喾1 一s i n 2 p s i n 2 ， 31 ( 3 5 ) ( 3 - 6 ) ( 3 - 7 ) 电子科技大学碳：t 论文 因为通常p 和r 都很小，通过最小角度近似可褥 啦，：。竺!( 3 8 ) 略。覆专 门83 其中 8 2 = p 2 + ，2 ( 3 9 ) 汽车的前后倾斜角速率和左右倾斜角速率，而这两个角速度将投影到陀 螺仪测量平面：产生角速率测量误差。由于航位推算采用的航向角是对角速率 避行票积得到懿，圆诧这两个鞫素造成斡累积溺量误差在簸位推算靛两角过程 中表现为一个随机游走噪声，体现为陀螺仪角度漂移误麓的一部分。 可以看出，陀螺仪坐标与当地水平坐标的不同造成的误差是陀螺仪倾斜 麓度p 和f 的丽数，汽车倾斜会导致陀螺仪传感器的霓速度因子降低。解决这 个问题的最好方法即是安装个倾斜测量计，可以通过倾斜角度测