复杂环境下INS辅助GPS跟踪环路研究

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基于INS辅助的高动态GPS接收机算法研究

１．状态方程建立．１２
状态方程为ＩＮＳ的误差传播方程，Ｓ的１ＮＩ５维误差状态为被估计状态，用户位置误差（维）速度误差（维）平台即三、三、角误差（维）陀螺仪误差（维）加速度计误差（维）即三、三和三。
刘苑伊，赵昀，耿生群，等：基于ＩＳＮ辅助的高动态ＧＳＰ接收机算法研究
的载波环中，对于所有的噪声带宽均是无条件稳定的。而三阶锁相环对加加速度应力敏感，用于未受辅助的载波环，在Ｂ ≤ １Ｈ时是保持稳定的。ｎ８ｚ因此二阶环较三阶环更加稳定，且计算量小，二阶环可以满足要求的情况下，文选用二阶在本环。相环跟踪的是信号的相位，比较精确地跟踪信号；锁能锁频环跟踪的是信号的频率，因此锁频环复制的载波与接收载
见星的观测伪距，惯导输出和星历电文提供的卫星位置信是
息计算出的估计伪距。
建立量测方程为
数字中频信号
亟
聊
＝
＋
（）３
再 — ＿ｌ鉴一别载环波器
式中： —— 时刻伪距差， — — ｜｝ｊ时刻量测矩阵， —— ．ｉ｝时刻量测噪声矢量。具体计算公式见文献［］８。

GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定

GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定GPS（全球定位系统）和惯性导航系统（INS）都是现代导航领域中常用的定位技术。

然而，它们各自都存在一些限制，譬如GPS在城市峡谷地区存在信号遮挡问题，而INS则容易产生漂移误差。

为了克服这些限制，研究人员发现将GPS和INS通过组合定位方法结合使用，可以提供更准确和可靠的定位结果。

首先，我们来了解GPS定位技术。

GPS系统是由一组卫星和接收器组成的，工作原理是通过测量接收器和卫星之间的距离来确定接收器的位置。

然而，由于地面建筑物和天气条件的限制，GPS的定位精度可能受到一定的影响。

特别是在高楼大厦聚集的城市地区，建筑物会遮挡卫星信号，导致定位误差增加。

此外，恶劣天气条件如大雨、大雪等也会对GPS信号产生干扰，进一步降低了定位的准确性。

然而，惯性导航系统可以弥补GPS的不足之处。

INS由加速度计和陀螺仪等传感器组成，可以通过测量加速度和角速度来推断航向和位移。

与GPS不同，INS并不依赖于外部信号，因此不受天气和建筑物遮挡的影响。

然而，INS在使用时间越长，误差也会越来越大。

这是由于惯性传感器的漂移问题导致的。

因此，INS的定位结果并不是完全可靠的。

为了充分利用GPS和INS的优势，研究人员提出了一种组合定位方法，即将两者的定位结果进行融合。

这种方法通过使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法来整合GPS和INS的信息。

卡尔曼滤波是一种数学算法，能够根据系统的动态模型和不确定性信息，进行估计和修正。

在组合定位中，卡尔曼滤波可以将GPS和INS的定位结果进行加权融合，从而得到更精确的定位值。

组合定位的过程可以简单描述为以下几个步骤：首先，根据GPS接收器的测量值，计算出当前位置的估计值。

然后，根据INS的测量值，根据运动方程和初始条件推断位置和速度的改变量。

接着，根据两种传感器的测量精度和不确定性信息，使用卡尔曼滤波算法来融合GPS和INS的定位结果。

GPS与INS的组合定位技术研究

I G I T C W技术研究Technology Study28DIGITCW2024.011 有关概念1.1 GPS系统的组成1.1.1 空间组成卫星在GPS 空间域的组成中起着至关重要的作用。

不同的卫星，其分工也不一样，如负责收集和传送资料的卫星，分为主星和辅星。

在实际工作中，由于收集任务的不同，卫星系统运行的轨道也是不同的。

目前，全球定位系统的卫星通过信息传输和图像采集等设备，可以实现无死角的全覆盖[1]。

1.1.2 地面控制组成主要是通过编码设置来实现对各种工作的要求。

其中，天线的正常工作是依靠电磁感应来实现的。

通过对卫星运行状态的监控，可以精确地对地，实现对地的精确定位。

1.1.3 用户设备用户设备的组成比较简单，可以根据接收到的信息，对系统进行分析和精确地计算，其中包括了信号接收IC 线、显像设备、功能设备等。

1.2 GPS定位原理GPS 卫星在正常工作时，可以收集到地表的各种数据，利用微机对其进行运算，然后将多颗卫星的测距结果综合汇总，把精确的数据传送至地表。

在接收基站接收到卫星数据后，将其加入3D 立体坐标中，根据雷达和卫星的时间差，需使用计算器进行一系列的计算，最后获得精确的坐标。

在运行中需要对收到的错误数据进行修正，然后将这些信息发送到人造卫星，用以校正，偏差控制在5米内。

同时，地理条件也会影响精度，造成定位误差较大。

为有效解决这些问题，需要运用计算机将相关的算法融合到测量中，以提高测量的精度[2]。

1.3 INS/GPS组合模式及其特性（1）松组合方式：将GPS 与惯性导航系统、速度信息相结合，由惯性导航系统与全球定位系统所得到的坐标与速率差，即为观测值。

以INS 为主要内容，当GPS 可工作的时候，GPS 的导航解可以被用作观测量输入信息的融合滤波器，利用扩展Kalman 滤波，对INS 的速度、位置、姿态以及传感器误差进行最优估计，并根据估计的结果对INS 进行输出或者反馈修正，从而让其维持高精度的导航。

无人船舶的智能导航系统设计方法研究

无人船舶的智能导航系统设计方法研究随着科技的不断发展，无人船舶的智能导航系统在海洋工程领域中的应用越来越广泛。

智能导航系统能够使无人船舶在复杂的海洋环境中实现自主航行、定位和避障等功能。

本文将探讨无人船舶的智能导航系统设计方法，以提高无人船舶的导航性能。

首先，无人船舶的智能导航系统设计中关键的一步是船舶定位。

船舶定位技术是无人船舶实现自主航行的重要基础。

常用的船舶定位方法包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和图像识别技术等。

无人船舶通常将GPS和INS相结合，利用GPS获取全球定位信息，再通过INS进行航向、航速等参数的测量，从而实现船舶在海洋中的准确定位。

其次，无人船舶的智能导航系统设计还需要考虑航行路径规划。

船舶航行路径规划是指根据船舶当前位置、目标位置以及环境条件等因素，确定船舶的最佳航行路径。

航行路径规划算法包括最短路径算法、遗传算法、模糊控制等。

其中，最短路径算法根据航行距离选取船舶的最佳路径，遗传算法模拟自然生物进化的过程来确定最佳路径，而模糊控制方法以模糊逻辑推理为基础，根据船舶当前环境的不同输入量，输出最佳的航行路径。

还有一项重要的内容是无人船舶的避障能力。

避障能力是无人船舶智能导航系统中非常关键的一环。

无人船舶需要通过传感器检测周围环境，并根据检测到的障碍物信息来进行路径调整，从而避免与障碍物发生碰撞。

常用的避障方法包括声纳、激光雷达和摄像头等传感器技术。

声纳可以检测水下的障碍物，激光雷达可以实现对水上、陆地障碍物的探测，而摄像头可以通过图像识别技术来实现障碍物的检测。

此外，为了提高无人船舶的导航精度和稳定性，还可以考虑使用闭环控制系统。

闭环控制系统可以根据船舶当前位置与目标位置之间的误差进行反馈调整，使船舶保持在预定航线上。

闭环控制系统通常包括传感器、执行器和控制算法等组成部分。

传感器负责获取船舶位置信息，执行器用于调整船舶的航向、航速等参数，控制算法则根据目标位置与当前位置之间的误差进行计算和调整。

INS加速度信息辅助GPS载波跟踪方法

２０１２年１１月第３３卷第１１期
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Байду номын сангаас
Ｎｏｖｅ．２０１２Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．１１

：ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｔｈａｔＧＰＳｒｅｃｅｉｖｅｒｃａｒｒｉｅｒｔｒａｃｋｉｎｌｏｏｉｎｈｉｈｄｎａｍｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｓｖｅｒｅａｓｔｏｌｏｓｅｒｏｂｌｅｍｇｐｇｙｙｙｐ，ｔｈｅｌｏｃｋａｍｅｔｈｏｄｉｓｆｏｒｗａｒｄｕｓｅｓｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＩＮＳａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｔｏａｉｄｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｒｔｒａｃｋｉｎｌｏｏ．Ｄｏｌｅｒｒａｔｅｉｓｃａｌｃｕｕｔ－ｇｐｐｐｐ／，ｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍＩＮＳＧＰＳｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｆｉｌｔｅｒａｎｄｔｈｅＩＮＳａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｎｉｔｉｓｓｅｎｔｔｏｔｈｅｔｒａｃｋｉｎｌｏｏｔｏｇｐ，ａｅｒｏｓｉｔｉｏｎｉｎｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｉｄｔｈｅｃａｒｒｉｅｒｔｒａｃｋｉｎ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｅｓｔｉｓｆｉｎｉｓｈｅｄｏｎｔｈｅａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｏｆｔｈｅＧＰＳａｎｄｔｈｅｏｆｐｐｐｇｐｇｙｔｒａｃｋｉｎｌｏｏａｒｅａｎａｌｚｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔａｓｓｉｓｔｉｎＧＰＳｒｅｃｅｉｖｅｒｗｉｔｈｔｈｅＩＮＳａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｇｐｙｇｙ，，ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｄｎａｍｉｃｏｎｃａｒｒｉｅｒｌｏｏａｎｄｉｍｒｏｖｅｄｎａｍｉｃｔｒａｃｋｉｎｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｃａｒｒｉｅｒｌｏｏ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅｒｅｒｅｄｕｃｅ－ｙｐｐｙｇｐｐｄｕｃｉｎｔｈｅｎｏｉｓｅｂａｎｄｗｉｄｔｈｏｆｃａｒｒｉｅｒｌｏｏｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｔｒａｃｋｉｎａｃｃｕｒａｃｏｆｔｈｅｃａｒｒｉｅｒｌｏｏ．ｇｐｇｙｐ

车联网中的车辆位置定位与轨迹分析技术研究

车联网中的车辆位置定位与轨迹分析技术研究随着信息技术的快速发展，车联网以其强大的功能和无限的潜力成为了汽车行业的热门话题。

车联网的核心是通过无线通信技术实现车辆之间、车辆与基础设施之间的无缝连接和信息交互。

在车联网系统中，车辆位置定位和轨迹分析是至关重要的技术。

本文将就车联网中的车辆位置定位和轨迹分析技术进行研究。

一、车辆位置定位技术车辆位置定位技术是车联网系统中的关键技术之一，它可以精确地确定车辆在地球表面的位置。

现有的车辆位置定位技术主要包括全球卫星定位系统（GPS）、LTE定位、惯性导航系统（INS）和车载无线局域网（VANET）等。

1. 全球卫星定位系统（GPS）：GPS是目前最为主流和常用的车辆定位技术之一。

通过接收来自卫星的定位信号，GPS可以准确地确定车辆的经纬度坐标。

然而，GPS在高楼、密集城区和山区等特殊环境下信号容易受到干扰，造成定位精度下降。

2. LTE定位：LTE定位是利用4G网络中的测量值和信令进行车辆定位的技术。

相对于GPS，LTE定位可以在室内和复杂环境中提供更好的定位精度。

此外，随着5G网络的普及，车辆定位精度还将进一步提升。

3. 惯性导航系统（INS）：INS利用车辆上的加速度计和陀螺仪等传感器获取车辆的加速度和角速度数据，并结合车辆初始状态信息和地图数据，通过非线性滤波算法进行位置估计。

INS可以提供连续的定位信息，但在长期使用过程中会存在误差累积的问题。

4. 车载无线局域网（VANET）：VANET利用车辆之间的通信进行位置信息交换和共享，通过多个车辆的联合定位来获取准确的车辆位置。

VANET有很高的实时性和可靠性，但在车辆密集区域和通信质量较差的地区可能存在局限性。

二、车辆轨迹分析技术车辆轨迹分析技术是基于车辆位置定位技术的基础上，对车辆行驶轨迹进行挖掘和分析，以提供更多有益的信息和服务。

车辆轨迹分析技术主要包括轨迹数据采集、轨迹预处理、轨迹特征提取和轨迹数据挖掘等。

车联网中的车辆定位与轨迹分析方法研究

车联网中的车辆定位与轨迹分析方法研究随着互联网的快速发展，车联网作为一个新兴的领域正在逐渐崭露头角。

车联网通过将车辆和互联网相连接，实现车辆之间、车辆与基础设施之间以及车辆与服务提供商之间的信息交流，极大地提高了交通安全、交通流畅和用户体验。

而车辆定位与轨迹分析作为车联网的重要基础技术，对车辆运行状态的实时监测与分析具有重要意义。

本文将探讨车联网中的车辆定位与轨迹分析方法的研究进展。

一、车辆定位方法研究准确的车辆定位是车联网的基础，目前常用的车辆定位方法主要包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、基于无线通信技术的定位系统和传感器融合定位系统。

1.1 全球定位系统（GPS）全球定位系统是一种基于卫星导航的定位技术，利用地球上的多颗卫星进行定位。

它具有定位准确、信息全面、成本较低等优点，广泛应用于车联网中的车辆定位。

然而，由于GPS信号易受遮挡影响，在城市市区和高层建筑密集区域的定位精度较低，因此需要与其他定位技术结合使用。

1.2 惯性导航系统（INS）惯性导航系统通过测量车辆的加速度和角速度，利用数学模型来计算车辆的位置和方向。

相比于GPS定位，INS定位不受环境影响，具有较高的精度和实时性。

然而，惯性导航系统的测量误差会随着时间的积累而增大，因此通常需要与其他定位技术结合使用。

1.3 基于无线通信技术的定位系统基于无线通信技术的定位系统主要利用车辆与基站之间的信号传输特性来实现定位。

该方法不依赖卫星信号，适用于在城市区域或高层建筑密集区域进行车辆定位。

然而，由于无线信号受到多径效应和阴影衰落影响，定位精度较低，且无法覆盖到没有网络信号覆盖的地区。

1.4 传感器融合定位系统传感器融合定位系统将多个定位技术的测量结果进行融合，以提高定位精度和可靠性。

常见的融合算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波器（PF）。

传感器融合定位系统适用于复杂环境下的车辆定位，具有较高的定位精度和可靠性。

基于H∞滤波的GPS／INS全深组合导航系统研究

精度大大降低，严重时会出现滤波发散；而且在引进对姿态和方位观测信息后，进一步增加了系统的复杂性，导航的实时性很难得到保障。使近些年来发展起来的日棒滤波对系鲁统噪声的不确定性具有很好的鲁棒性，无需对干扰噪声精确建摸，有利于简化系统结构。～
由日滤波采提高系统的鲁棒性。中对提出的组合系统进行了动态仿真．真结文仿果表明，谊系统结构简单，状态估计精度高，系统鲁棒性好，便于工程实现。
主题词全球定位系统组舍式导航滤波器仿真
１引言 ຫໍສະໝຸດ 式（）黎卡提（ｉａｉ方程的正定矩阵。７的Ｒｃｔ）ｃ
．一
ｆＫＣＪ【 — ＫＣ）＋ｆ＾一ＫＤ（一Ｋ＾ＪＡ，ＨｋＡ口『Ｄ＾］
赵伟袁信
（京航空航天大学．江苏２０］）南ｌ０６
摘要根据日鲁棒滤波理论，提出了基于 Ⅳ 滤波技术的ＧＰ／ＮｓＩｓ全深组合导航系统。该系统仅含有位置误差、速度误差和平台误差角９维状态，并利用
伪距、距率和栽波相位观测信息对全部状态进行观测，成全深组合导航系统，伪组
ＧＳＩＰ／ＮＳ组合方式有位置／度组合、伪距／距率组合等，些组合方式从根本上来速伪这讲都是对位置和速度信息的组合，没有对方位和姿态信息直接进行观测，于是在载体不做机动运动时，其方位易出现发散的现象。在某些对姿态和方位要求较高的系统．比如飞机的空中对准，空中加油，飞机进场和着陆等，上述组合系统是不能胜任的。多天线ＧＰ能Ｓ对载体的姿态和方位进行测量，因此可以将对姿态和方位的观测信息加以组合，这是克服上述现象的有效方式。组合ＧＰ／ＮＳ最常用的算法是ＫａｍａＳＩｌｎ滤波器，而Ｋａｍａｌｎ滤波器只有在系统模型和噪声统计特性精确已知的情况下才能获得最优估计。实际的ＧＰ而Ｓ和ＩＳ系统中存在着各Ｎ种不确定性，这些不确定性噪声很难精确建模，而使得实际工作时Ｋ｜ａ对从ａｍｎ滤波器估计

INS_GPS组合导航中的病态问题及其处理方法_金际航

13 ［ 7 ］［ 3 ］
中，采用的就是平方根形式的 KF。然而，一方面平方根 KF 仅能使矩阵的条件数减半，一定程度地解决病态问题，在病态非常严重的场合，平方根 KF 将可能无法解决病态问题；另一方面，平方根 KF 虽然减弱了病态性，但同时也明显增加了计算量，不利于实时。应用第二种方法是对需要求逆的矩阵进行正则化如采用 Tikhonov 正则化方法、岭估计方法、截断处理，［ 8 － 10 ］。然而正则化方法本质上是一奇异值分解法等种有偏方法，正则化 KF 实际上破坏了标准 KF 的最优性前提，因而其在解决病态问题的同时，将影响滤波精度。鉴于上述方法在计算量或最优性方面的缺陷，并考虑到与其采用某种修正的 KF 对存在病态问题的模型进行滤波，不如构建一种能够避免病态问题的模型，并采用标准的 KF 进行滤波解算。通过引入尺度化因子（即平均地球半径）对传统 INS / GPS 组合导航模型进行线性变换，构建了避免病态问题的模型，采用标准 KF 进行滤波解算，在不明显增加计算量的前提下保证了滤波解的最优性质。
（ 10 ）（ 11 ）（ 12 ）（ 13 ）
Kk = P H （ Hk P H + Ｒk ）
－ k
T k
－ k
T k
－1
^ k+ = x ^ k－ + K k （ y k － H k x ^ k－） x
P k+ = P k－－ K k H k P k－
－ k + k
－ ^ 、 ^ 分别为 k 时刻的状态先验、 x x 式中，后验估计； Pk 、
δv N · · ， δL = δl = ＲN + h

基于矢量跟踪的GPS／INS深耦合列车自主定位算法研究

摘
要：为解决传统的ＧＰＳ／ＩＮＳ松耦合方式在复杂列车定位环境下的性能恶化问题，结合矢量跟踪技术原理，
设计并提出基于矢量跟踪的深耦合列车自主定位方法，给出深耦合列车自主定位算法实现流程，建立相应的信号
基于矢量跟踪的ＧＰＳ／ＩＮＳ深耦合列车自主定位算法研究
严细辉，蔡伯根，宁滨，上官伟。
（１．北京交通大学电子信息工程学院，北京１０００４４；２．北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京１０００４４）
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＤｅｅｐｌｙＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＧＰＳ／ＩＮＳＳｏｌｕｔｉｏｎｆｏｒ
ＡｕｔｏｍａｔｉｃＴｒａｉｎＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＶｅｃｔｏｒＴｒａｃｋｉｎｇ
ｏｎｖｅｃｔｏｒｔｒａｃｋｉｎｇｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｆｌｏｗｏｆｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｔｒａｉｎｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｌｇｏ — ｒｉｔｈｍｗａｓｇｉｖｅｎ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｉｇｎａｌｔｒａｃｋｉｎｇｆｉｌｔｅｒｗａｓａｌｓｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｎｏｎ — ｌｉｎｅａｒｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｔｒａｉｎｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｔｈｏｕｇｈｔｏｆｓｔｒｏｎｇｔｒａｃｋｉｎｇｆｉｌｔｅｒｉｎｇｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｃｕｂａｔｕｒｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｕｐ — ｇｒａｄｅｉｔｓｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．Ｔｈｅｅｆ — ｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｓｏｌｕｔｉｏｎｗｅｒｅｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙｃｏｍｐｕｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｕｓｉｎｇｔｈｅｔｒａｉｎ’ Ｓｏｐ—

高中地理：惯性导航系统(INS)与全球卫星定位系统(GPS)结合技术在飞行器上的应用

惯性导航系统（INS）与全球卫星定位系统（GPS）结合技术在飞行器上的应用目前飞行器所使用的导航系统，能适应全天候、全球性应用的确实不多。

传统无线电导航，如塔康（TACAN）等，在应用上存有很多的限制和不便之处。

而为改善此缺点，一套不需要其它外来的辅助装置，就可提供所有的导航资料，让飞行员参考的惯性导航系统（Inertial Navigation System），虽已被成功发展并广为应用，但其在系统上的微量位置误差会随飞行时间的平方成正比累积，因此长时间飞行会严重影响到导航精确度，如果没有适当的修正，位置误差在一个小时内会累积超过300米。

另一套精密的导航系统GPS，其误差虽不会随时间改变，但GPS并非万能，有优点，也有先天的缺陷，它在测量高机动目标时容易脱锁并且会受到外在环境及电磁干扰，再者GPS短时间的相对误差量大于INS，若只依靠它来做导航或控制，会造成相反效果。

所以在导航系统设计上，常搭配惯性系统来使用，正巧GPS与INS有互补的作用，可经过一套运算法则，将两者优点保留，去除缺点，本文即针对两种导航系统特性进行探讨，并利用卡尔曼滤波器法则完成简易测量数据关系推导，设计一套“GPS/INS组合式导航系统”。

2前言早期舰船航行常利用“领航方法”来决定载体的位置及方向，观察陆地突出物，来引导船身驶向某处目标。

随着飞行器的问世，初期飞行也全凭借着飞行员对当时自我方向、距离、高度及速度的感觉来控制驾驶，执行起飞、落地及飞机转场等等动作。

这种控制载体由一个地方到另一个地方其间方向与距离指示的艺术，就称之为“导航”（Navigation）。

然而仅仅依循着人为的导航方式，在天气良好条件下或周遭存有许多明显参考目标物时，单纯凭目视来判断飞行并不困难；但如果遇上天气条件不佳、能见度差、参考目标不存在活不明显时，就得依靠飞行员的经验、技巧及运气来进行方位及位置的判别，这无形中会造成飞行员的压力，更会严重影响到飞行安全的诸多不确定因素。

GPSINS组合导航定位定向系统研究的开题报告

GPSINS组合导航定位定向系统研究的开题报告一、研究背景随着现代科技的飞速发展，空地海等多种领域应用中，对高精度导航定位系统的需求越来越迫切。

传统的GPS定位系统在复杂环境下容易出现定位误差，因此需要通过与其他传感器的组合使用来提高定位精度，同时实现导航定位与定向的功能。

因此，GPSINS组合导航定位定向系统的研究变得至关重要。

二、研究目的本研究的主要目的是探究GPSINS组合导航定位定向系统的原理、算法和应用。

通过综合应用卫星导航和惯性导航技术，构建高精度、高鲁棒性的定位定向系统，以满足实际应用的需求。

三、研究内容1. GPSINS组合导航定位定向系统原理的研究。

2. GPSINS组合导航定位定向系统算法的研究与设计。

3. GPSINS组合导航定位定向系统的实现与测试。

4. GPSINS组合导航定位定向系统在具体应用领域中的应用研究。

四、研究方法本研究将采用文献综述法、实验分析法、模型仿真法等科研方法，对GPSINS组合导航定位定向系统的原理、算法、实现和应用等方面进行研究。

五、研究意义本研究对于提高航空、海事、铁路、汽车等行业的导航定位和定向精度，保障人民生命财产安全，具有重要的意义。

同时，GPSINS组合导航定位定向系统的研究也具有重大的科学研究价值，可以促进卫星导航和惯性导航技术的应用和发展。

六、预期结果及创新点本研究预期可以实现高精度、高鲁棒性的GPSINS组合导航定位定向系统，并在实际应用领域中验证其有效性。

同时，本研究的主要创新点在于将卫星导航和惯性导航技术有机地结合起来，构建出综合应用的导航定位定向系统。

INS辅助的GPS接收机跟踪环结构和性能分析

１引言
全球定位系统（Ｐ）ＧＳ已经成为了世界范围内最广泛使用的导航方法之一。ＧＳ接收机可以被想象Ｐ
维普资讯
２００７年ｌ２月第２７卷第６期
宇航计测技术
ＪｕｎｌｏｔｎｕｉＭｅｒｌｇｎａｕｅｎｏｒａｆＡｓｒａｔｔｏｏｙａｄＭｅｓｒｍｅｔｏｃ
Ｄｅ．，０ｃ２０７Ｖｏ．７，．１２Ｎｏ６
ＡｂｔａｔＧｏａｐｓｉｉｇｓｓｍ（Ｐ）ａｄｉｅｔｌｓｎｏｓｈｖｏｐｅｅｔｙｃａａｔｒ — ｓｃｌｂｌｏｉｏｎｙｔＧＳｎｎｒａｅｓｒａｅｃｍｌｍｎａｈｒｃｉｒｔｎｅｉｒｅｓｔｓｗｉａｅｂｅｘｌｉｄｉｈｅｉｎｏｔｇａｄＧＳｉｅｉａｉａｏｙｔ（Ｎ）Ａｉ，ｈｃｈｖｅｎｅｐｏｔｎｔｅｄｓｆｉｅｒｅＰｎｒａｎｖｇｔｎｓｓｍｓＩＳ，ｃｈｅｇｎｔｔｌｉｅ
摘要分析了ＧＳＩＳ的不同组合方式，Ｐ／Ｎ研究了ＧＳＰ接收机跟踪环的结构，给出了多普勒频移和时钟误
差频率的外部估计方法，提出了一种使用低成本惯性器件信息辅助ＧＳ接收机跟踪环的深组合（ｅｐｉｅｒｔｎＰｄｅｔｇａｏ）ｎｉ结构，建立了这种结构的前馈模型，并对其进行了仿真分析。仿真结果表明，这种结构可以使得接收机具有较宽的跟踪带宽和较好的抑制噪声能力，能显著提高ＧＳ接收机的性能。Ｐ
ｔａｋｎｏｐｉｅｔ．Ｔｈｓｌｖｌｏｏｐｉｓｒｆｒｅｏａｌａｔｇｔｉｅｒｔｏｒｃｉｇｌｏｓｄｒｃｌｙｉｅｅｆｃｕｌｎｇｉｅｅｒｄｔｓｕｔ —ｉｈｎｔｇａｉｎ．Ｉｏｆｒｏｅｔａｒｔｆ球定位系统接收机惯性导航跟踪环模拟

INS辅助高动态下GPS快速捕获半实物仿真研究

的硬件环境中仍然有效，ＰＧＳ在ＩＳ的辅助下不损失精度，Ｎ而捕获速度可以提高两个数量级，满足实际系统需要。
关键词：惯导系统辅助；ＧＳ快速捕获；半实物仿真Ｐ中图分类号：Ｔ９７Ｎ２文献标识码：Ａ文章编号：１０ — ２（０）１０５－７００１８２１０．１００３１
助可以有效提高ＧＳ信号的捕获速度。虽然ＧＳ捕获算法在理论上已经比较成熟，ＰＰ但是在具体的工程实现中却存在诸多问题。本文针对实际应用需求，分析并建立了基于ＩＳ辅助的ＧＳ快速捕获仿真模型，计了相应的半实ＮＰ设物仿真系统，并对该系统进行了多次动态仿真试验。对试验结果的分析表明，本文所采用的ＧＳ捕获方法在实际Ｐ
祝露峰，章博，马志强
（京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京１０９）北０１１
摘
要：在ＩＳＧＳ组合导航系统中，Ｎ／Ｐ当使用环境对ＧＳ信号捕获的快速性有特殊要求时，用外部信息辅Ｐ运
ＤＯＩ０３７／．ｓｎ１０ — ３８．０．１０３：１．８３ｉｉｓ．００１２２１０．２１
Ｒｅｅｒｈｏｒｗａｅｉｔ・ｏｍｕａｉｎｏＮＳ－ｄｄｓａｃｎＨａｄｒ－ｎ－ｈｅＬｏｐＳｉｌｔｏｆＩＡｉｅＧＰＳＦａｔＡｃｕｓｔｏｄｅｇｎｍｉｓｑｉｉｉｎｕｎｒＨｉｈＤｙａｃＥｎｖｒｎｅｉｏｍｎｔ

复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究及应用

复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究及应用1. 引言1.1 概述在当今社会，智能检测与跟踪技术在各个领域中扮演着重要的角色。

然而，在复杂环境下进行多目标跨域智能检测与跟踪任务仍然是一个具有挑战性的问题。

复杂环境包括但不限于光照变化、噪声干扰、目标形态变化等因素的影响，这些都给传统的算法带来了困难。

因此，本文旨在研究和应用关键技术，以解决复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪问题。

1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、多目标跨域智能检测与跟踪技术研究、复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究、跨域智能检测与跟踪关键技术应用案例分析以及结论与展望。

其中，第二部分将综述当前多目标检测与跟踪技术的研究进展；第三部分将对复杂环境特点进行分析，并研究噪声抑制算法和鲁棒性增强算法；之后，第四部分将通过具体案例来展示跨域智能检测与跟踪关键技术的应用；最后，第五部分将总结本文的主要发现和贡献并对未来的研究方向进行展望。

1.3 目的本文旨在系统研究复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术，并通过应用案例进行实际验证。

具体而言，我们将综述当前多目标检测与跟踪技术的进展，并重点研究在复杂环境下的问题。

我们将探索噪声抑制算法和鲁棒性增强算法，并考察它们在跨域智能检测与跟踪任务中的表现。

最后，我们将通过实际应用案例来验证这些关键技术在道路交通监控系统、工业生产监控系统和智能安防系统中的有效性。

这样一篇长文旨在为解决复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪问题提供全面而深入的研究与应用。

我们将致力于提高智能检测与跟踪系统的性能和鲁棒性，并为相关领域的实际应用提供有力支持。

2. 多目标跨域智能检测与跟踪技术研究2.1 多目标检测技术综述多目标检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目标是通过计算机算法自动识别并定位图像或视频中的多个目标。

在传统的多目标检测方法中，常用的技术包括基于特征提取和分类器判断的方法，如Haar-like特征、HOG 特征和Cascade分类器等。

复杂环境下定位精度提升研究

复杂环境下定位精度提升研究在当今科技飞速发展的时代，定位技术在众多领域发挥着至关重要的作用，如导航、物流、军事、地质勘探等。

然而，在复杂环境中，定位精度往往会受到多种因素的影响，从而给相关应用带来诸多挑战。

复杂环境通常具有多种干扰因素，如建筑物密集导致的信号遮挡与反射、多路径传播、电磁干扰以及恶劣的天气条件等。

这些因素会使定位信号发生衰减、畸变或延迟，从而导致定位误差增大，精度降低。

为了提升复杂环境下的定位精度，首先需要对影响定位的因素进行深入分析。

信号的传播特性是一个关键因素。

在城市峡谷等环境中，高楼大厦会阻挡卫星信号，使得接收端接收到的信号强度减弱，甚至产生信号盲区。

多路径传播则是由于信号在传播过程中经过不同的反射和折射路径到达接收端，导致信号叠加和相位变化，从而影响定位的准确性。

针对信号传播特性的问题，采用合适的天线设计和信号处理技术可以有所改善。

优化天线的方向性和增益，能够增强对有用信号的接收能力，同时减少来自其他方向的干扰。

信号处理方面，通过滤波、去噪等技术，可以降低多路径效应和噪声的影响。

例如，采用基于卡尔曼滤波的算法，对接收的信号进行预测和修正，能够有效地提高信号的质量和稳定性。

此外，融合多种定位技术也是提升定位精度的有效途径。

单一的定位技术往往在某些复杂环境中存在局限性。

例如，GPS 在室内环境中可能无法正常工作，而蓝牙、WiFi 等短距离通信技术在室内能够提供相对较好的定位效果。

通过将不同定位技术的数据进行融合，可以充分发挥各自的优势，弥补单一技术的不足。

常见的融合方法包括基于卡尔曼滤波的融合、基于粒子滤波的融合以及基于神经网络的融合等。

在实际应用中，场景的特征也对定位精度有着重要影响。

例如，在大型仓储环境中，货物的堆积和金属结构会对信号产生干扰；在山区，地形起伏和植被覆盖会影响卫星信号的接收。

针对这些特定场景，需要定制化的解决方案。

比如，在仓储环境中，可以增加信号中继设备来增强信号覆盖；在山区，可以结合地形数据进行定位算法的优化。

自动驾驶系统中的混合导航方法研究

自动驾驶系统中的混合导航方法研究随着科技的不断发展，自动驾驶汽车正逐渐成为未来交通的趋势，它们能够通过激光雷达、摄像头、全球定位系统（GPS）等传感器实现对周围环境的感知，并通过混合导航方法来规划和控制车辆的行驶路线。

混合导航方法在自动驾驶系统中的应用，能够提高导航的精度和可靠性，为用户提供更加安全和便捷的出行体验。

混合导航方法是指将不同类型的导航系统进行集成，如惯性导航系统（INS）、全球定位系统（GPS）和视觉导航系统等，以达到更高的导航精度和鲁棒性。

在自动驾驶系统中，混合导航方法可以通过融合不同传感器的数据来实现对车辆位置、姿态和运动状态的准确估计，从而实现更加精确的车辆控制和路径规划。

首先，惯性导航系统（INS）是混合导航方法中的核心组成部分。

INS利用陀螺仪和加速度计等惯性传感器测量车辆的加速度和角速度，通过积分计算车辆的位置和姿态变化。

然而，INS的测量误差会随着时间的推移而累积，导致导航精度下降。

为了克服这个问题，可以通过融合其他传感器的数据对INS进行辅助校正，提高导航的精度和稳定性。

全球定位系统（GPS）也是自动驾驶系统中常用的导航系统之一。

GPS通过接收卫星发射的信号来测量接收器与卫星之间的距离差，并利用三角测量原理确定自身的位置。

然而，GPS的导航精度受到多种因素的影响，如信号遮挡、多径效应和信号延迟等。

为了提高GPS导航的精度，可以通过融合惯性导航系统和视觉导航系统等辅助传感器的数据来进行导航校正，从而实现更加准确的车辆定位。

另外，视觉导航系统在自动驾驶系统中的应用日益广泛。

视觉导航系统利用车载相机等传感器捕捉周围环境的视觉信息，并通过图像处理和计算机视觉算法来实现对车辆位置和环境特征的检测和识别。

视觉导航系统能够为自动驾驶系统提供高精度的地图信息和道路特征，并通过与INS和GPS等导航系统的融合来提高导航的鲁棒性和可靠性。

除了以上提到的传感器融合方法，机器学习和人工智能技术也在自动驾驶系统的导航中发挥重要作用。

GPS,INS组合导航-推荐下载

GPS/INS 组合导航（仪器科学与工程学院）摘要：GPS/INS 组合导航是用GPS和INS各自的优点进行组合得到的组合导航系统。

它能够拥有GPS的长距离同误差和INS的短距离精确导航的优点，本文是关于GPS/INS组合导航的综述。

关键词：组合导航；惯性导航系统；GPS；INSGPS可以提供全球性的、全天候的、高精度的无源式三维导航定位服务，定位误差不随时间增长，但是GPS的自主性差，需要依靠运营商，受地形建筑的遮蔽信号物的影响，很难做到高精度实时动态控制和导航。

而INS的短期精度高、自主性强、抗干扰能力强，但是长期精度低，导航误差随着时间会逐渐积累。

所以二者的优缺点结合互补，可以实现实时精度高，动态性强，数据更新率高等优点。

1背景1.1 GPS简介GPS是英文Global Positioning System（全球定位系统）的简称。

GPS起始于1958年美国军方的一个项目，1964年投入使用。

20世纪70年代，美国陆海空三军联合研制了新一代卫星定位系统GPS 。

主要目的是为陆海空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务，并用于情报搜集、核爆监测和应急通讯等一些军事目的，经过20余年的研究实验，耗资300亿美元，到1994年，全球覆盖率高达98%的24颗GPS卫星星座己布设完成。

它有以下的优点[1][4][5]：1、定位精度高，GPS定位精度可以达到0.1～0.0lppm。

定点定位GPS有着这么高的精度可以满足不同情况下，不同需求下的精度需求。

2、范围广，全球定位。

3、适应性强，可在各种恶劣环境中工作，可以24小时工作。

而且无论是高山，深谷，GPS都能够工作。

同样的GPS也有弊端：1、抗干扰能力弱，GPS利用电磁波传递信号，容易受到地形，天气，磁场，电磁波等干扰。

也会受到大气层中对流层和电离层的影响。

2、由于电磁波传播途径被影响，会导致定位时产生误差。

影响精度。

3、自主性差GPS是现在人们生活工作中重要的工具，能够满足人们一定的生活工作需求，但是它明显的缺点也是制约其进一步发展的因素。

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ｒｅｉｅｎｏｅｔａｋｎｏｐｉｓｕｉｄａｄｄｓｇｅ．ｈｖｒｌｌｏｓｓｌｔｄＴｅｃｍｐｔｒｔｓｒｓｌｅｅｖｒａｄｃｄｒｃｉｇｌｏｓｔｄｅｎｅｉｎｄＴｅｏｅａｌｏｐｉｉａｅ．ｈｏｕｅｅｔｅｕｔｍｕｓ
ｂｅｗｅｎｎｉｅａｎｄｄｈｏａｒｅｖｏｐ，ｐｅｉｃｒａｉａｉｎｓｈｍｅｆｒｃｒｉｒｗａｆＩｔｅｏｓｎｄｂａｗｉｔｆｃｒｉｒｗａｅｌｏａｓｃｆｅｌｚｔｏｃｅｏａｒｅｖｅｏＮＳ— ｉｄＧＰｉａｄｅＳ
ＡｂｔａｔＩｒｅｏｅｌｅｕｔ —ｉｈＮ — ＳｎｅｒｔｎｒｃｉｅｒｃｉｇｈｇｙａｃａｄｗｅｋＧＰｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｒａｉｌａｔｔＩＳＧＰｉｔｇａｉｅｅｖｒｔｋｎｉｈｄｎｍｉｎａＳｚｒｇｏａｓｇａ，ｈａｃｉｃｕｅｆｔｅｌａｔｈＩＳＧＰｉｔｇａｉｎｙｔｍｓｉｃｓｅ．Ａｃｏｄｎｏｈｒｌｔｎｉｎｌｔｅｒｈｔｔｒｏｈｕｔ — ｇｔＮ — Ｓｎｅｒｔｓｓｅｉｅｒｉｏｄｓｕｓｄｃｒｉｇｔｔｅｅａｉｏ
ｓｎｌｆ０Ｂ／ｉｈｄｎｍｃｓｅｅｏｃｅｅｔｎ５ｎｒ ± Ｏｓｉａｏｇ３ｄＨｚｎｈｇｙａｉｃｎｆｃｌａｉｇａｄｊｋ２／．ｉａｒｏｅｇ
Ｋｙｗｒｓｌａｔｈｉｔｒｉ；ｈｓｃｏｐＰＬ；ｈｈｄｎｍｃｗａｉａｐｏｅｓｇｅｏｄ：ｕｔ — ｇｔｎｅａｏｐａｅｌｋｌ（Ｌ）ｉｙａｉ；ｅｋｓｎｌｒｃｓｎｒｉｇｔｎｏｏｇｇｉ０引言
独分析了ＩＳ辅助码环的抗干扰能力，Ｎ而并没有给出环路的具体设计过程。鉴于此，文研究并设计了一种超紧本ＩＳＧＳ组合接收机载波跟踪和码跟踪环路的整体实现方Ｎ／Ｐ案，仿真分析证明：ＩＳ辅助能显著增强ＧＳ接收机在经ＮＰ高动态、弱信号环境下载波环路的跟踪锁定能力，高码跟提
摘
要：为实现超紧ＩＳＧＳ组合接收机跟踪高动态、Ｎ／Ｐ微弱ＧＳ号，Ｐ信分析了超紧组合的基本结构，并根
据载波环路噪声与带宽的关系，研究并设计了一种ＩＳＮ辅助ＧＳ接收机载波和码跟踪环路的具体实现方Ｐ
案。整个环路进行了仿真。结果表明：噪比为４ｄ／时，载５ＢＨｚ载波和码环带宽可降至２００Ｈ；，．３ｚ而在满足带宽大于或等于２，．Ｈ００５ｚ的条件下，环路能在加速度为５加加速度为＋０ｓｇ、２ｇ／的高动态环境下实时有效地跟踪载噪比为３ＢＨ的弱ＧＳ信号。０／ｚｄＰ关键词：超紧组合；锁相环；高动态；弱信号处理
ｃｍｐｅｎｉｏｍｅｔｏｌｘｅｖｒｎｎ
ＺＨＡＯｉＬｎ，ＺＨＡＯｎ－ｉＨｏｇｂｎ，ＹＡＮＣｈａｏ
（ｃｏｌｆｕｏｔｎＨａｂｎＥｇｎｅｉｇＵｎｖｒｉ，ｒｉ５０１ＣｉａＳｈｏｏｔｍａｉ，ｒｉｎｉｅｒｉｅｓｙＨａｂｎ１００，ｈｎ）Ａｏｎｔ
２２
传感器与微系统（ｒｎｄｃｒｎｃｏｙｔｍＴｃｎｌｇｓＴａｓｕｅｄＭｉｓｓｅｈｏｉ）ａｒｅｏｅ
２１０１年第３０卷第１０期
复杂环境下ＩＳ辅助ＧＰＮＳ跟踪环路研究
赵琳，洪斌，闰赵超
（尔滨工程大学自动化学院，哈黑龙江哈尔滨１００）５０１
ｖｌｄｔｈａｈａｒｅｖｎａｄｗｉｔｆｃｄｏｐａｅｄｏｏ２，０ｚａｉａｅｔｔｔｅｃｒｉｒｗａｅａｄｂｎｄｈｏｏｅｌｏｓｃｎｂｗｎｔ０．３Ｈ．Ｗｈｎｔａｒｅｏｎｉｅｅｈｅｃｒｉｒｔｏｓ
ｒｔＳ４ＢＨｚｗｈｎｔｅｂｎｗｄｈａｅａｏｅｏｑａｏ２０５Ｈｚｔｅｌｏｓｃｎｅｆｃｉｅｙｔａｋｔｅｗｅｋａｉｉ５ｄ／；ｅｈａｄｉｔｒｂｖｒｅｕｌ０，．，ｈｏｐａｆｔｌｒｃｈａｏｔｅｖ
中图分类号：Ｔ３１９Ｐ９．文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）００２－４００９８（０１１－０２０
ＳｕｙｏｒｃｉｇｌｏｓｏＮＳ－ｉｅｔｄｎｔａｋｎｏｐຫໍສະໝຸດ ｆＩａｄｄＧＰＳｉｎ