CDKF方法在车辆组合导航中的应用.pdfVIP

维普资讯 第23卷 第12期 计 算 机 仿 真 2006年12月 文章编号：1006—9348(2006)12—0230—03 CDKF方法在车辆组合导航中的应用 马海波，陈阳舟，崔平远，李振龙 (北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京 100022) 摘要：针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点，将一种新的非线性滤波方法—— 中心差分卡尔曼滤波(CDKF)用于车辆GPS／DR组合导航中。和普遍采用的EKF方法相比．CDKF方法不仅提高了车辆组合 定位的精度和稳定性；而且不需要模型的具体解析形式，避免了复杂的Jacobian矩阵的计算，算法更简单，也更加易于实现。 为了检验其有效性，将两种方法分别对车辆GPS／DR组合导航系统进行滤波仿真，仿真结果进一步表明CDKF方法明显优 于EKF方法，是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤波方法，真正实现了车辆低成本、高精度的实时定位。 关毽词：车载导航；全球定位系统；航位推算；扩展卡尔曼滤波；中心差分卡尔曼滤波 中图分类号1．TP273 文献标识码：A CDKFMethodforVehicleIntegratedNavigationSystems MAHai—bo，CHENYang—zhou，CUIPing—yuan，LIZhen—long (SchoolofElectronicInformation＆ControlEngineering，BeijingUniversityofTechnology，Beijing100022，China) ABSTRACT：InviewofthatthereexistsomedefectswhentheExtendKalmanFilter(EKF)iSemployedinthe vehicleintegratednavigation，theCentralDifferenceFilter(CDKF)asanewnonlinearfilteringmethodis appliedtOthenonlinearstateestimationofthevehicleintegratedGPS／DRnavigationsystems．Comparedwiththe EKFmethod，theCDKFmethodnotonlyimprovesthelocationprecisionandalgorithmicstabilitygreatly，but alsoavoidsthecomputingburdenofJacobianmatrices．Thisdatafusionalgorithm basedonCDKFiseasyto realize，andmeetstherequirementsoflow—costandhighprecision．InordertotestthevalidityoftheCDKF， thetwomethodsareusedtoestimatestatesofthevehicleintegratedGPS／DR navigationsystems．Theresultsof simulationshow thattheCDKF issuperiortOtheEKF and isamoreidealnonlinearfilteringmethodforthe vehicleintegratedGPS／DR navigation． KEYWORDS：Vehiclenavigation；GPS；DR；EKF；CDKF 扩展卡尔曼滤波(EKF)方法，即将非线性方程围绕状态估值 1 引言