重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2023, Vol. 37 ›› Issue (1): 9-18.
朱 元,吴博宇,陆 科
摘要: 针对城市环境下的全球卫星导航系统(GNSS)信号异常导致的车辆组合定位系统 定位精度下降的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车辆组合定位算法。利用模糊 推理系统监测 GNSS提供的辅助信息并输出量测噪声调整系数,利用改进的 SageHusa自适应 滤波算法对量测噪声进行自适应估计,并与误差状态卡尔曼滤波(ESKF)相结合,通过及时调整 量测噪声协方差的方式提高系统在 GNSS信号异常区域的定位精度,同时加入车辆运动约束对 模型进行修正。采用计算机仿真和实车实验的方式对所提算法的性能进行了验证,结果表明: 所提算法能够及时有效地对量测噪声进行调整,在 GNSS信号异常区域的定位精度相较于标准 的 ESKF算法有明显提升。
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