【摘 要】
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森林火灾在蔓延过程中会产生大量烟气,消防人员在执行林火扑救任务的过程中长时间吸入烟气会使人身安全受到严重威胁。通过指挥人员实时监测消防员的位置信息并组织有效施救,
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森林火灾在蔓延过程中会产生大量烟气,消防人员在执行林火扑救任务的过程中长时间吸入烟气会使人身安全受到严重威胁。通过指挥人员实时监测消防员的位置信息并组织有效施救,能够减少人员损失。目前,卫星导航和惯性导航在林火扑救领域应用广泛,但是全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)在森林环境中易受树木遮挡的影响,失去定位能力,而惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)长时间工作存在累积误差,无法提供精准导航。鉴于二者的互补特性,本文将GNSS和INS组合提高导航精度,满足消防员的定位需求。本文首先详细阐述了行人惯性导航的基本理论,针对行人的脚部运动特征进行建模,推导了行人的姿态和位置解算算法。为了抑制传感器漂移产生的累积误差,将零速更新方法应用于惯性导航系统,设计了基于广义似然比的零速检测方法和基于卡尔曼滤波和粒子滤波的零速修正算法,并针对粒子滤波的不足对其进行改进,通过自适应调整粒子滤波的阈值提高零速更新的精度。同时,考虑到消防员在搜救过程中磁强计易受铁磁物质干扰,现有的方法对于弱磁干扰经常出现误检测现象,进而影响后续的航向角修正。因此本文提出了一种基于广义似然比的磁场干扰检测算法,并设计了改进型卡尔曼粒子滤波器抑制磁场干扰,提高了定位的准确性和可靠性。其次,针对GNSS信号丢失和INS误差发散的问题,使用松耦合形式设计了GNSS和INS的组合导航系统,通过将二者输出信息通过卡尔曼滤波器融合,建立并推导了传感器和导航参数的误差模型,利用GNSS作为观测反馈给INS,从而抑制INS的漂移。最后,设计了一套应用于林火消防员的导航定位装置,并进行了多组实验。将装置佩戴在消防员身上采集相关信息,并进行了林区实地静态实验、直线行走实验和闭合轨迹实验,与单一的INS系统和单一的GNSS系统相比,组合导航系统的位置精度有明显提高,验证了组合导航算法性能的优越性。
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