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GNSS技术在户外环境中已经取得良好的定位效果,却无法在信号严重遮挡的室内发挥同样的性能;为满足人们对室内导航的需求,许多室内定位技术不断涌现,比如惯性导航定位、WIFI定位、蓝牙定位等等,但是目前每一种定位技术都存在其固有的缺陷,无法满足人们对室内定位高精度、高可靠性等要求。基于此背景,本文研究了超宽带(Ultra Wide Band,UWB)定位技术与微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)定位技术,结合两者定位优势,完成高精度组合导航定位系统设计,主要研究内容包括:1.针对传统零速检测方法存在误检、漏检以及适应度低问题,在分析了行人步态特征与广义似然比检验关系之后,提出广义似然比曲线几何变换零速检测方法,首先通过曲线平移获得曲线谷底,再利用行人步态中支撑相与摆动相斜率大小差异剔除非零速点,该算法能够有效减小误检与漏检问题,且对不同行人与不同速度步态有较高适应性;并且基于此零速检测方法设计相应零速修正算法,有效提高系统的定位精度。2.UWB信号传播过程中易受环境干扰,非视距误差与多径效应等会导致定位过程出现野值,最终引起定位结果不连续;在分析了传统最小二乘法的基础上,提出利用抗野值无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法进行机动目标跟踪,将统计学上3?准则引入UKF,利用一多维双侧截尾型门限向量函数剔除观测信息中的错误数据,实现修正型UKF。仿真与实测实验表明,该算法可以有效剔除定位过程中的野值,提高系统的稳定性与可靠性。3.深入分析MEMS定位技术与UWB定位技术的优缺点,结合MEMS与UWB定位技术的优势,将UWB定位技术与MEMS足联式导航技术融合,解决了单一定位方式不连续、不稳定以及误差累计等问题。以联邦Kalman为融合工具,利用组合定位结果进一步剔除UWB错误数据,同时利用准确的UWB定位信息校正MEMS定位累计误差,进一步提高系统定位精度与可靠性。