摘要
针对城市高楼密集区,卫星导航信号易被干扰或遮挡、航位推算长期定位误差积累导致车辆组合导航定位精度差的问题,提出一种约束无迹粒子滤波算法.首先,该算法利用无迹卡尔曼滤波对实时状态的均值和方差进行估计,生成的高斯分布作为粒子采样的重要性函数,克服了粒子滤波重要性函数难以选取的问题.其次,采用从观测方程中提取约束条件、构建约束方程的方法,解决约束条件难以构造和新增约束方程导致算法计算量激增的缺陷.再次,通过构造拉格朗日函数,得到无迹粒子滤波的状态估值投影到约束平面的最小值.然后,设计车辆组合导航系统的车辆运动约束方程和道路约束方程,对状态估计值进行约束,修正误差大的估计值,提高了状态量的估计精度.最后,将提出的约束无迹粒子滤波应用到全球定位系统/航位推算车辆组合导航系统中进行仿真验证,并与无迹粒子滤波和自适应无迹粒子滤波进行比较.结果 表明:提出的算法估计得到位置误差均值控制在1.5m左右,而2种比较算法估计得到的位置误差均值控制在3 m左右;提出算法的位置误差估计精度明显优于2种比较算法,车辆组合导航定位性能得到了改善.该方法为驾驶人提供了可靠的反馈信息,避免了交通事故的发生,从而减小了人员伤亡和经济损失.
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