超寬帶定位與鞋式個人導(dǎo)航融合算法的研究與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時間：2020-12-12 03:46
隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)單一的定位方式已無法滿足人們在室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境中對定位需求,融合多種定位成了當(dāng)前的研究趨勢。超寬帶（Ultra Wideband,UWB）因其具有精度高、容量大和抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn),迅速成為了近年來研究的熱點(diǎn)。同時,超寬帶信號擁有較寬的頻域帶寬,對應(yīng)的時域信號很短,所以超寬帶適合基于測量信號飛行時間的定位方式,如TDOA（Time Difference of Arrival）/TOA（Time of Arrival）定位,但是定位精度受非視距和多徑效應(yīng)的影響明顯,在復(fù)雜環(huán)境里尤為突出。捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Strap-down Inertial Navigation System,SINS）,是一種依據(jù)慣性傳感器的自主式定位系統(tǒng),其無需外部設(shè)備的輔助,只需利用慣性傳感器采集運(yùn)動過程中的加速度和角速度,再結(jié)合自身的姿態(tài)解算算法即可完成導(dǎo)航定位,這一特點(diǎn)使得慣性導(dǎo)航技術(shù)能很好應(yīng)用于復(fù)雜的定位環(huán)境中,所以在近年來也受到了廣泛的關(guān)注。但是基于微電機(jī)（Micro-Electro-Mechanical System,MEMS）技術(shù)的慣性傳感器精度不高,其內(nèi)部的陀螺儀和加速度計存...
【文章來源】： 賴福林 電子科技大學(xué)
【文章頁數(shù)】：84 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
導(dǎo)航坐標(biāo)系（3）載體坐標(biāo)系(Bodycoordinatesystem)：簡稱b系，載體坐標(biāo)系是指隨著慣
第二章 定位導(dǎo)航技術(shù)的算法理論 三軸分別對應(yīng)載體的橫軸，縱軸和豎軸。根據(jù)三軸的指向不同，載體坐標(biāo)系通常也有不同的取法，常見的有“前-右-下”和“右-前-上”，兩種不同的安裝方式，會使得載體坐標(biāo)系的三軸指向發(fā)生變化，如圖 2-8 所示：
第三章數(shù)據(jù)融合與步態(tài)約束算法27~kx~kP,,,kkkkFBQu,,kkkHRz~11~1kkkkkTkkkkkxFxBuPFPFQ~~~1()kkkkTTkkkkkkkyzHxKPHHPHR~~~kkkkkkkkkxxKyPPKHPkk1圖3-2卡爾曼濾波流程通過圖3-2以及對上述公式的說明，可以看出線性卡爾曼濾波的實(shí)質(zhì)就是在系統(tǒng)存在噪聲的條件下對系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計。但在實(shí)際的工程應(yīng)用中，許多系統(tǒng)并非是線性系統(tǒng)，使得線性卡爾曼濾波無法使用，因此為了解決這一問題，引入了適用于非線性系統(tǒng)的卡爾曼濾波器，稱擴(kuò)展卡爾曼濾波器。3.1.2擴(kuò)展卡爾曼濾波擴(kuò)展卡爾曼濾波器（ExtendedKalmanFilter，EKF）實(shí)際上是線性卡爾曼濾波器的一種擴(kuò)展形式，其本質(zhì)是利用泰勒展開式對非線性系統(tǒng)進(jìn)行一階的線性化，然后再濾波。擴(kuò)展卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測和狀態(tài)更新方程與線性卡爾曼濾波器是類似的，只是略有的不同。狀態(tài)預(yù)測部分：~1(,)kkkxfxs(3-7)~11111TkkkkkkkPFPFSQS(3-8)狀態(tài)更新部分：~kkkkxxKy(3-9)~~kkkkkPPKHP(3-10)~(,)kkkkkyzhxv(3-11)~~1()TTkkkkkkkkkKPHHPHVRV(3-12)由于在實(shí)際應(yīng)用中無控制向量輸入，所以在公式(3-7)中，忽略控制輸入向量，并且將轉(zhuǎn)換模型用函數(shù)f表示。誤差協(xié)方差kP的狀態(tài)預(yù)測如公式(3-8)所示，其中F
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]行人慣性導(dǎo)航零速檢測算法[J]. 費(fèi)程羽,蘇中,李擎. 傳感器與微系統(tǒng). 2016(03)
[2]基于MEMS慣性技術(shù)的鞋式個人導(dǎo)航系統(tǒng)[J]. 張金亮,秦永元,梅春波. 中國慣性技術(shù)學(xué)報. 2011(03)
[3]一種用于智能空間的多目標(biāo)跟蹤室內(nèi)定位系統(tǒng)[J]. 谷紅亮,史元春,申瑞民,陳渝. 計算機(jī)學(xué)報. 2007(09)
本文編號：2911798
【文章來源】： 賴福林 電子科技大學(xué)
【文章頁數(shù)】：84 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
導(dǎo)航坐標(biāo)系（3）載體坐標(biāo)系(Bodycoordinatesystem)：簡稱b系，載體坐標(biāo)系是指隨著慣
第二章 定位導(dǎo)航技術(shù)的算法理論 三軸分別對應(yīng)載體的橫軸，縱軸和豎軸。根據(jù)三軸的指向不同，載體坐標(biāo)系通常也有不同的取法，常見的有“前-右-下”和“右-前-上”，兩種不同的安裝方式，會使得載體坐標(biāo)系的三軸指向發(fā)生變化，如圖 2-8 所示：
第三章數(shù)據(jù)融合與步態(tài)約束算法27~kx~kP,,,kkkkFBQu,,kkkHRz~11~1kkkkkTkkkkkxFxBuPFPFQ~~~1()kkkkTTkkkkkkkyzHxKPHHPHR~~~kkkkkkkkkxxKyPPKHPkk1圖3-2卡爾曼濾波流程通過圖3-2以及對上述公式的說明，可以看出線性卡爾曼濾波的實(shí)質(zhì)就是在系統(tǒng)存在噪聲的條件下對系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計。但在實(shí)際的工程應(yīng)用中，許多系統(tǒng)并非是線性系統(tǒng)，使得線性卡爾曼濾波無法使用，因此為了解決這一問題，引入了適用于非線性系統(tǒng)的卡爾曼濾波器，稱擴(kuò)展卡爾曼濾波器。3.1.2擴(kuò)展卡爾曼濾波擴(kuò)展卡爾曼濾波器（ExtendedKalmanFilter，EKF）實(shí)際上是線性卡爾曼濾波器的一種擴(kuò)展形式，其本質(zhì)是利用泰勒展開式對非線性系統(tǒng)進(jìn)行一階的線性化，然后再濾波。擴(kuò)展卡爾曼濾波器的狀態(tài)預(yù)測和狀態(tài)更新方程與線性卡爾曼濾波器是類似的，只是略有的不同。狀態(tài)預(yù)測部分：~1(,)kkkxfxs(3-7)~11111TkkkkkkkPFPFSQS(3-8)狀態(tài)更新部分：~kkkkxxKy(3-9)~~kkkkkPPKHP(3-10)~(,)kkkkkyzhxv(3-11)~~1()TTkkkkkkkkkKPHHPHVRV(3-12)由于在實(shí)際應(yīng)用中無控制向量輸入，所以在公式(3-7)中，忽略控制輸入向量，并且將轉(zhuǎn)換模型用函數(shù)f表示。誤差協(xié)方差kP的狀態(tài)預(yù)測如公式(3-8)所示，其中F
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]行人慣性導(dǎo)航零速檢測算法[J]. 費(fèi)程羽,蘇中,李擎. 傳感器與微系統(tǒng). 2016(03)
[2]基于MEMS慣性技術(shù)的鞋式個人導(dǎo)航系統(tǒng)[J]. 張金亮,秦永元,梅春波. 中國慣性技術(shù)學(xué)報. 2011(03)
[3]一種用于智能空間的多目標(biāo)跟蹤室內(nèi)定位系統(tǒng)[J]. 谷紅亮,史元春,申瑞民,陳渝. 計算機(jī)學(xué)報. 2007(09)
本文編號：2911798
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