论文摘要
随着北斗导航卫星系统的发展,“两客一危”等营运车辆在北斗定位监控过程中,由于建筑物遮挡、其他定位信号干扰和恶劣天气等因素影响,常常造成定位漂移,导致定位精度下降,影响营运车辆业务正常开展。因此,研究高精度的北斗定位算法,对促进营运车辆业务的正常开展有重要的意义。为了减少在卫星定位过程中产生的偶然误差,提高车载定位的定位精度和抗干扰性,本文基于卡尔曼滤波算法,提出自适应卡尔曼滤波定位算法。通过优化定位模型,提高滤波精度和收敛的速度,对北斗定位中出现的随机误差进行修正补偿,提升了算法的精度和可靠性。利用MATLAB仿真工具进行仿真验证,相比其他算法,精度能够得到一定的提升。此外,针对北斗信号长期受到干扰,航位推算累积导致的误差得不到修正而增大的问题,提出一种改进的地图定位轨迹匹配框架,通过自动识别来自用户生成的轨迹并更新地理空间地图。由于道路跟踪是稀疏且有噪声的,基于改进的框架在用户发布地图之前可以验证用户的地图更改。通过仿真实验表明,与传统方法相比,所提出的框架实现了高达四倍的地图匹配性能,精度损失仅为0.1-0.3%。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 张亚男
导师: 赵作鹏
关键词: 卫星定位,卡尔曼滤波,偶然误差,地图匹配
来源: 中国矿业大学
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 中国矿业大学
分类号: P228
总页数: 74
文件大小: 14413K
下载量: 74
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