城市環(huán)境下GPS-SM組合定位技術(shù)研究.pdf

1、隨著地理信息、電子通信和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于位置服務(wù)（Location Based Service，LBS）愈發(fā)受到了業(yè)界各類(lèi)人士的廣泛關(guān)注，而連續(xù)的、精確的位置，是大力發(fā)展衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與位置服務(wù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)。然而衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在高樓密集、間距短的“城市峽谷”環(huán)境中，接收機(jī)接收的信號(hào)會(huì)受到建筑物阻擋、反射、衍射和可視衛(wèi)星的條狀分布等影響，導(dǎo)致了信號(hào)衰減、多徑干擾、非視距信號(hào)以及較大的幾何精度因子，使得傳統(tǒng)的全球定位系統(tǒng)(Globa

2、l PositioningSystem，GPS)定位誤差較大甚至不能定位。在城市峽谷環(huán)境中實(shí)現(xiàn)定位的精確性和可用性一直是國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)，基于此本文主要工作如下：(此處圖片省略）
　　首先，本文在概述RTK（Real-Time Kinematic）測(cè)量和全站儀測(cè)量原理的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹了實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中三維（Three Dimensions，3D）建筑模型獲取方法。
　　其次，針對(duì)城市峽谷環(huán)境中傳統(tǒng)的GPS定位精度差甚至不能定

3、位的問(wèn)題，在借助3D建筑模型分析城市峽谷環(huán)境下GPS衛(wèi)星可見(jiàn)性的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了基于3D建筑模型的陰影匹配（Shadow Matching，SM）定位算法。通過(guò)模擬仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在城市峽谷環(huán)境下，SM定位算法能夠?qū)崿F(xiàn)過(guò)街方向高精度定位，但是沿街方向依舊存在不足，且定位不連續(xù)。
　　針對(duì)SM定位算法在沿街方向定位不足且定位不連續(xù)的問(wèn)題，提出了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filteri

4、ng，EKF）的GPS/SM組合定位算法。該算法在SM定位算法的基礎(chǔ)上，引入GPS速度信息，通過(guò)EKF建立系統(tǒng)的觀測(cè)和狀態(tài)方程，將SM和GPS速度進(jìn)行融合定位，并在實(shí)際場(chǎng)景中進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證分析。實(shí)測(cè)結(jié)果表明：該算法在沿街方向的平均絕對(duì)誤差為1.18 m，比傳統(tǒng)GPS的3.58m和SM的4.34m，分別降低了67.0％和72.8%，提高了沿街方向精度的同時(shí)，也保證了過(guò)街方向的高精度，使得定位結(jié)果連續(xù)、可靠。
　　最后，針對(duì)GPS系統(tǒng)

5、在城市環(huán)境中受周?chē)h(huán)境的干擾，載體機(jī)動(dòng)性變化比較頻繁，導(dǎo)致GPS動(dòng)態(tài)濾波精度差的問(wèn)題，提出了基于模糊邏輯的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤擴(kuò)展卡爾曼濾波（Fuzzy Adaptive Strong Tracking Extended Kalman filter，F(xiàn)ASTEKF）定位算法。該算法在分析強(qiáng)跟蹤擴(kuò)展卡爾曼濾波（Strong Track Extended Kalman Filter，STEKF）定位算法的基礎(chǔ)上，利用模糊邏輯自適應(yīng)控制器（Fuzzy