随着GPS(Global Positioning System)技术的不断发展和成熟，其全球性、全天候、低成本等特点使得GPS接收机的用户数量大幅度增加，应用领域越来越广。但由于定位过程中各种误差源的存在，单机定位精度受到影响。目前常从两个方面考虑减小误差提高精度：①用高精度相位天线、差分技术等通过提高硬件成本获取高精度；②针对误差源用滤波算法从软件方面实现精度提高。两种方法中，后者相对于前者在满足精度要求的前提下节约成本，而且便于系统融合，是应用于GPS定位的系统中更有前景的方法。但由于在系统中实现定位滤波算法需要时间，传统CPU往往不能满足实时性的要求，而FPGA以其快速并行计算越来越受到青睐。 本文在FPGA平台上，根据“先时序后电路”的设计思想，由同步没计方法以及自顶向下和自下而上的混合设计方法实现系统的总体设计。从GPS-OEM板输出的定位信息的接收到定位结果的坐标变换，最终到kalman滤波递推计算减小定位误差，实现实时、快速、高精度的GPS定位信息采集处理系统，为GPS定位数据的处理方法做了新的尝试，为基于FPGA的GPS嵌入式系统的开发奠定了基础。具体工作如下： 基于FPGA设计了GPS定位数据的正确接收和显示，以及经纬度到平面坐标的投影变换。根掘GPS输出信息标准和格式，通过串口接收模块实现串口数掘的接收和经纬度信息提取，并通过LCD实时显示。在提取信息的同时将数据格式由ASCⅡ码转变为十进制整数型，实现利用移位和加法运算达到代替乘法运算的效果，从而减少资源的利用率。在坐标转换过程中，利用查找表的方法查找转化时需要的各个参数值，并将该参数先转为双精度浮点小数，再进行坐标转换。根据高斯转化公式的规律将公式简化成只涉及加法和乘法运算，以此简化公式运算量，达到节省资源的目的。 卡尔曼滤波器的实现。首先分析了影响定位精度的各种误差因素，将各种误差因素视为一阶马尔科夫过程的总误差，建立了系统状态方程、观测方程和滤波方程，并基于分散滤波的思想进行卡尔曼滤波设计，并通过Matlab进行仿真。结果表明，本文设计的卡尔曼滤波器收敛性好，定位精度高、估计误差小。在仿真基础上，实现基于FPGA的卡尔曼滤波计算。在满足实时性的基础上，通过IP核、模块的分时复用和树状结构节省资源，实现数据卡尔曼滤波，达到提高数据精度的效果。 设计中以Xilinx公司的Virtex-5系列的XC5VLX110-FF676为硬件平台，采用Verilog HDL硬件描述语言实现，利用Xilinx公司的ISE10.1工具布局布线，一共使用44438个逻辑资源，时钟频率达到100MHZ以上，满足实时性信号处理要求，在保证精度的前提下达到资源最优。Modelsim仿真验证了该设计的正确性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：二驱蚊器
文中针对水下自主航行器提出了一种新型的基于捷联惯导（SINS）和GPS的组合导航系统设计方案。该方案以捷联惯导作为主系统，同时利用GPS重调捷联惯导系统，建立了该组合导航系统的卡尔曼滤波模型，设计了输出校正间接法的卡尔曼滤波算法和Sage-husa自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明由于GPS位置和速度信息的引入，一定程度上克服了捷联惯导系统误差状态发散现象，提高了导航精度。同时通过两种算法的对比，Sage-husa自适应卡尔曼滤波算法则具有更高的滤波精度和稳定性，能够更好的满足长时间远距离导航的要求。
标签： Sage-husa AUV 自适应滤波算法 组合导航
上传时间： 2013-10-11
上传用户：jeffery
该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等,解决非线性问题的能力比卡尔曼滤波,EKF,UKF好多了,是我珍藏的好东西,现拿出来与大家共享,舍不得孩子套不着狼,希望大家相互支持,共同促进.
标签： Selection Bayesian CARLO Model
上传时间： 2013-12-22
上传用户：ynwbosss
卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究。介绍了几种不同的滤波算法，如卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波，粒子滤波等在姿态确定上的应用，并比较了它们仿真的结果
上传时间： 2014-01-08
上传用户：vodssv
matlab，非线性卡尔曼滤波（ukf unscented kalman filtering），
标签： matlab
上传时间： 2016-05-15
上传用户：nanfeicui
MATLAB 的例子，实现卡尔曼滤波的经典算法，非常实用，是国外著名工程师编写的。
标签： MATLAB
上传时间： 2016-06-01
上传用户：hgy9473
摘要:对基于弹载IMU/C:PS组合导航系统的动基座对准问题进行了研究与仿真 首先，分析了弹载IMU与GI S的系统误差，建 立获得了其系统误差模型 然后，利用卡尔曼滤波技术，设计了弹载IMU/UPS组合导航系统的动基座对准算法 仿真结果表明，在初 始误差较大的情况下，经过36。秒的动基座对准，IMU的姿态角误差可降至10个角秒，同时位置和速度误差也得到了有效修正，从而 证明该动基座对准算法是行之有效的 关} i}惯性测量装} <IMU)。全球定位系统<GPS) 动基座对准 卡尔曼滤波
上传时间： 2013-12-29
上传用户：yepeng139
目前电动汽车主要以锂电池作为动力来源,为了提高锂电池的使用时间和安全性,为锂电池提供安全良好的运行环境,电池管理系统应运而生。BMS主控单元基于S32K144汽车级单片机,通过主从式网络控制结构能够对锂电池的各个参数进行采集与分析。采用扩展卡尔曼滤波对电池的荷电状态(SOC)进行估算,克服普通估算方法无法避免电池内阻误差的缺点,通过Matlab/Simulink软件仿真验证可使估算误差达到2%以内。At present,electric vehicles mainly use lithium batteries as the power source.In order to improve the running time and safety of lithium batteries,a safe and good operating environment for power batteries is provided,and a battery management system(BMS) has emerged.The BMS main control unit is based on the S32K144 automotive-grade control chip.Through the master-slave network control structure,it can collect and analyze the various parameters of the lithium battery.The Extended Kalman Filter(EKF) is used to estimate the state of charge(SOC) of the battery,which overcomes the shortcomings of the internal estimation method that cannot overcome the internal resistance error of the battery.It can be verified by Matlab/Simulink software simulation.The estimation error is within 2%.
上传时间： 2022-03-26
上传用户：XuVshu
本书是作者在总结多年研究生“卡尔曼滤波与组合导航原理”课程的教学经验，吸收十余年从事惯性导航与组合导航技术研究的科研成果，以及参阅国内外众多文献资料的基础上编写的，注重基础理论与工程实践相结合，实用性与可操作性强。全书共八章，主要包括捷联惯导算法及其误差分析、地球重力场基础、卡尔曼滤波基本原理、初始对准与组合导航技术、捷联惯导与组合导航仿真等内容。书中附有丰富的Matlab仿真程序可供参考，还有练习题可供读者拓展学习或学生练习使用。本书可作为导航制导与控制、仪器仪表及相关专业的高年级本科生、研究生的教学用书和参考书，也可供从事相关专业的科研和工程技术人员阅读参考。
上传时间： 2022-07-01
上传用户：d1997wayne
普通GPS接收机在特殊环境下，如在高楼林立的城市中心，林木遮挡的森林公路，特别是在隧道和室内环境的情况下，由于卫星信号非常微弱，载噪比（Carrier Noise Ratio，C/No）通常都在34dB-Hz以下，很难有效捕获到卫星信号，导致无法正常定位。恶劣条件下的定位有广阔的发展和应用前景，特别是在交通事故、火灾和地震等极端环境下，快速准确定位当事者所处位置对于降低事态损失和营救受伤者是极为重要的。欧美和日本等发达国家也都制定了相应的提高恶劣条件下高灵敏度定位能力的发展政策。而高灵敏度GPS接收机定位的关键在于GPS微弱信号的处理。 本课题的主要研究内容是针对GPS微弱信号改进处理方法。针对传统GPS接收机信号捕获中的串行搜索方法提出了基于批处理的微弱信号捕获方法,来提高低信噪比情况下微弱信号的捕获能力，实现快速高灵敏度的准确捕获；针对捕获微弱信号处理大量数据导致的运算量激增，运用双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)处理方法减少运算量同时缩短捕获时间。针对传统GPS接收机延迟锁相环跟踪算法提出了基于卡尔曼滤波的新型捕获算法，减小延迟锁相环失锁造成的信号跟踪丢失概率，来提高恶劣环境下低信噪比信号的跟踪能力，实现微弱信号的连续可靠跟踪。通过提高GPS微弱信号的捕获与跟踪能力，进而使GPS接收机在恶劣环境下卫星信号微弱时能够实现较好的定位与导航。 通过拟合GPS接收机实际接收到的原始数据，构造出不同载噪比的数字信号，分别对提出的针对微弱信号的捕获与跟踪算法进行仿真比较验证，结果表明，对接收机后端信号处理部分作出的算法改进使得GPS接收机可以更好的处理微弱信号，并且具有较高的灵敏度和精度。文章同时针对提出的数据处理特征使用FPGA技术对算法主要的数据处理部分进行了初步的构架实现并进行了板级验证，结果表明，利用FPGA技术可以较好的实现算法的数据处理功能。文章最后给出了结论，通过提出的基于批处理和基于DBZP方法的捕获算法以及基于卡尔曼滤波的信号跟踪算法，可以有效地解决微弱GPS信号处理的难题，进而实现微弱信号环境下的定位与导航。
上传时间： 2013-05-31
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