交互多模型在车辆组合定位系统中的应用

• 作者: 葛立民 高学泽 高忠军 魏文军
• 来源期刊: 测试科学与仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆 组合定位系统 信息融合算法 扩展卡尔曼滤波器 交互多模型
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 279-285
• 页数: 7页
• 分类号: TP873
• 字数: 788字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8042.2018.03.010

摘要

为解决扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)在车辆组合定位系统中因车辆加减速、转弯(以下简称机动)而存在的精度低、稳定性差等问题,设计了一种将交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法与非线性卡尔曼滤波器相融合的自适应滤波算法.该算法使用三种状态空间模型来描述车辆的运动模式,采用多个非线性滤波器对每个模型并行滤波,通过模型匹配似然函数对滤波结果进行加权融合,最终得到系统的定位信息.该方法具备非线性系统滤波器优点,克服了单一模型滤波算法对机动目标定位效果差的缺点.利用该方法和 EKF算法分别对 GPS/INS/DR车辆组合定位系统中进行了仿真实验,结果表明,该算法的滤波定位精度明显优于目前组合定位系统中所用的 EKF滤波器,大幅提高了组合定位系统的稳定性和定位精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏文军	兰州交通大学自动化与电气工程学院	35	132	6.0	10.0
2	高学泽	兰州交通大学自动化与电气工程学院	2	1	1.0	1.0
3	葛立民	兰州交通大学机电工程学院	1	0	0.0	0.0
4	高忠军		2	2	1.0	1.0