【正文】 編號(hào)： 畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)說(shuō)明書題 目： 基于GPS定位結(jié)果 的消噪濾波研究 院 （系）： 國(guó)家空間衛(wèi)星導(dǎo)航研究所專 業(yè)： 電子信息工程 學(xué)生姓名： 學(xué) 號(hào)： 指導(dǎo)教師： 職 稱： 教 授 題目類型： 理論研究 實(shí)驗(yàn)研究 工程設(shè)計(jì) 工程技術(shù)研究 軟件開(kāi)發(fā)20年 月 日 桂林電子科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第2頁(yè) 共2頁(yè)摘 要 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，GPS導(dǎo)航和定位技術(shù)已向高精度、高動(dòng)態(tài)的方向發(fā)展。衛(wèi)星全球定位系統(tǒng)(GPS)目前已在航空、航海及陸地車輛導(dǎo)航中獲得廣泛的應(yīng)用。但就其定位精度而言，從GPS衛(wèi)星到信號(hào)的接收存在著諸多誤差源，尤其是測(cè)量隨機(jī)誤差和衛(wèi)星的幾何位置誤差，使定位精度受到影響。利用傳統(tǒng)的方法很難消除，必須得利用特定的濾波方法消除各種隨機(jī)誤差，從而提高GPS導(dǎo)航定位精度。由于卡爾曼濾波在求解的過(guò)程中不需要存儲(chǔ)大量的觀測(cè)數(shù)據(jù)，并且當(dāng)?shù)玫叫碌挠^測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，可算出新的濾波參數(shù)值，便于實(shí)時(shí)地處理觀測(cè)結(jié)果。而且采用時(shí)域狀態(tài)空間法，適合于多變量系統(tǒng)和時(shí)變系統(tǒng)及非平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，其遞推特點(diǎn)容易在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，是一種最優(yōu)估計(jì)的實(shí)時(shí)遞推算法，因此得到廣泛的應(yīng)用。本論文主要是利用MATLAB軟件，對(duì)GPS定位結(jié)果的去噪效果進(jìn)行分析研究，并對(duì)濾波前后的定位精度進(jìn)行比較。首先，分析了GPS定位原理以及誤差來(lái)源；其次，主要就GPS動(dòng)態(tài)定位數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，采用LS和kalman濾波算法來(lái)處理接收機(jī)得到的數(shù)據(jù)；最后，在車輛模擬實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)用戶界面，采用基于IMM交互式多模型模擬機(jī)動(dòng)車輛，對(duì)LS和kalman的濾波效果進(jìn)行比較。模擬實(shí)驗(yàn)表明:比起遞歸最小二次方（RLS）濾波算法，卡爾曼濾波法精度及穩(wěn)定性更好，驗(yàn)證了卡爾曼濾波算法在處理動(dòng)態(tài)估計(jì)問(wèn)題上的實(shí)用性。關(guān)鍵詞:IMM；GPS；LS；Kalman濾波AbstractWith the development of science and technology, GPS navigation and positioning technology has high accuracy, high dynamic direction. Satellite global positioning system (GPS) has been in the aviation, marine and land vehicle navigation to get a wide range of applications. However, in terms of its accuracy, the signal from the GPS satellite to the receiver there are many sources of error, especially in measuring the geometric random errors and satellite position errors affect positioning accuracy. Difficult to eliminate the use of traditional methods, have to use a specific filter to eliminate all kinds of random error, thereby improving positioning accuracy of GPS navigation. The Kalman filter in the process of solving not need to store large amount of observational data, and when the new observation data obtained when the filter parameters can be calculated the value of the new, easy to handle realtime observations. And time domain state space method suitable for multivariable systems and timevarying systems and nonstationary random process, the recursive feature easily implemented on a puter, is a recursive optimal estimation algorithm for realtime, so widely applied .This thesis is the use of MATLAB software, GPS positioning results of analysis of the effects of noise reduction, and the positioning accuracy before and after filtering were pared. First, the analysis of principles and error sources of GPS positioning。 Secondly, mainly GPS kinematic positioning data filtering, the use of LS and kalman filter algorithm to process the data obtained from the receiver。 Finally, in the vehicle simulation, based on the user interface design , IMM Interacting Multiple Model based simulation of motor vehicles, on the LS and pare the effects of kalman filtering. Simulation results show that: pared to recursive least square (RLS) filtering algorithm, Kalman filtering accuracy and stability better to verify the dynamic Kalman filter estimation algorithm in dealing with the issue of practicality.Key words: IMM。 GPS。 LS。 Kalman filtering目 錄第1章 緒論 1 GPS的發(fā)展歷史 1 卡爾曼濾波在GPS的應(yīng)用現(xiàn)狀 2 課題的研究?jī)?nèi)容 2第2章 GPS衛(wèi)星定位原理 3 GPS全球定位系統(tǒng)的組成 3 GPS衛(wèi)星定位基本原理 4 GPS測(cè)量誤差分析 6 7 7 8 坐標(biāo)系的分類 9第3章 濾波算法研究 11 信號(hào)分類 11 信號(hào)的估計(jì)準(zhǔn)則 11（RLS）算法 12 卡爾曼(Kalman)算法 14 14 15 交互式多模型（IMM）算法 18 18 19 蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬 23第4章 基于GPS定位結(jié)果的消噪濾波仿真研究 24 24 性能準(zhǔn)則 24 方案一的濾波實(shí)驗(yàn)分析 25 25 26 方案二的濾波實(shí)驗(yàn)分析 28 28 29 30 31第5章 基于GPS定位結(jié)果的消噪濾波GUI設(shè)計(jì) 33 GUI設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介 33 GUI開(kāi)發(fā)環(huán)境 33 GPS定位結(jié)果的消噪濾波GUI設(shè)計(jì) 37第6章 總結(jié) 42謝 辭 44參考文獻(xiàn) 45附 錄 46附件一：kalman算法程序清單 46附件二：LS算法程序清單 48 桂林電子科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第52頁(yè) 共49頁(yè)第1章 緒論GPS動(dòng)態(tài)定位數(shù)據(jù)的處理廣泛采用卡爾曼濾波技術(shù)，而應(yīng)用卡爾曼濾波要求運(yùn)動(dòng)模型準(zhǔn)確可靠，但由于載體真實(shí)運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜多變，任何單一模型都難以全面描述，致使單一模型的濾波都容易出現(xiàn)模型誤差，針對(duì)這一問(wèn)題，將機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的交互式多模型算法引入到車載導(dǎo)航中。通過(guò)分析車輛的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，選取勻速直線模型和當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行交互；同時(shí)考慮到車載終端計(jì)算能力有限，將狀態(tài)變量在各方向解耦。仿真顯示，在機(jī)動(dòng)時(shí)改進(jìn)的算法和單一模型的自適應(yīng)算法基本相當(dāng)，但在非機(jī)動(dòng)時(shí)改進(jìn)的算法明顯占優(yōu) 。 GPS的發(fā)展歷史導(dǎo)航(或早期的航海)是一門古老的學(xué)科。據(jù)史料記載，早在四千年前，黃帝和蛋尤作戰(zhàn)時(shí)，為了辨明方向以追擊敵人，就曾使用了指南車，有“蛋尤大霧，黃帝用指南車戰(zhàn)而勝之”之說(shuō)法。我國(guó)很早就發(fā)明了利用地球磁場(chǎng)指明方向的司南(指南針)，15世紀(jì)，明代永樂(lè)年間的鄭和七下“西洋”，“舟師”使用了羅盤、探測(cè)器、牽星板等世界先進(jìn)技術(shù)。17世紀(jì)初，歐洲各國(guó)航海業(yè)迅速發(fā)展，發(fā)明了通過(guò)觀測(cè)星體確定船舶位置的天文導(dǎo)航法。19世紀(jì)電磁波的發(fā)現(xiàn)為近代無(wú)線電導(dǎo)航奠定了基礎(chǔ)，無(wú)線電導(dǎo)航是導(dǎo)航史上的一次革命。早在20世紀(jì)初，就有了無(wú)線電測(cè)向系統(tǒng)。二次大戰(zhàn)期間和戰(zhàn)后，發(fā)展了羅蘭和奧米茄等一系列雙曲線導(dǎo)航系統(tǒng)，以及其它方式的以地面導(dǎo)航臺(tái)為基準(zhǔn)的導(dǎo)航系統(tǒng)。隨著1957年前蘇聯(lián)第一顆人造衛(wèi)星的發(fā)射和20世紀(jì)60年代空間技術(shù)的發(fā)展，各種人造衛(wèi)星相繼升空，從衛(wèi)星上發(fā)射無(wú)線電信號(hào)，組成一個(gè)衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)，能較好的解決覆蓋面與定位精度之間的矛盾。于是出現(xiàn)了衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)，由于它具有比地基無(wú)線電系統(tǒng)所無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn)和精度，因而得到了迅速的發(fā)展。全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)有美國(guó)的GPS系統(tǒng)，俄羅斯的GLONASS系統(tǒng)，歐盟的伽利略系統(tǒng)和我國(guó)自行研制的北斗導(dǎo)航系統(tǒng)。其中使用最廣泛，最成熟的還是GPS系統(tǒng)。GPS系統(tǒng)能為全球的用戶提供全天候、連續(xù)、實(shí)時(shí)的高精度位置、速度和時(shí)間信息。在信息需求日益增長(zhǎng)的現(xiàn)代社會(huì)，GPS由于能夠全球覆蓋、全天候、連續(xù)實(shí)時(shí)提供高精度三維位置、三維速度和時(shí)間信息的能力，在軍事、民用方面都得到了廣泛應(yīng)用。GPS可提供雙重服務(wù)的定位系統(tǒng)，即可提供軍用(PPS)和民用(SPS)兩種不同的服務(wù)。PPS主要為軍事和選定的政府機(jī)構(gòu)用戶服務(wù)。SPS對(duì)全球所用的用戶都是免費(fèi)可用的，但精度和穩(wěn)定性要比PPS要差很多。民用GPS接收機(jī)的水平定位精度可達(dá)15m(95%)，可以滿足普通用戶的基本需求。但是對(duì)于快速發(fā)展的社會(huì)需求來(lái)說(shuō)，這樣的位置精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。 卡爾曼濾波在GPS的應(yīng)用現(xiàn)狀傳統(tǒng)的最小二乘法已很難減少導(dǎo)航數(shù)據(jù)中存在著的各種影響定位精度的隨機(jī)誤差。GPS導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理目的就在于盡可能地減小各種誤差對(duì)動(dòng)態(tài)定位結(jié)果的影響，其中最重要的方法之一就是卡爾曼濾波?？柭鼮V波理論作為一種最優(yōu)估計(jì)的實(shí)時(shí)遞推算法，采用信號(hào)與噪聲的狀態(tài)空間模型，利用前一時(shí)刻地估計(jì)值和新時(shí)刻的觀測(cè)值來(lái)更新對(duì)狀態(tài)變量的估計(jì)，求出新時(shí)刻的估計(jì)值，適合于實(shí)時(shí)處理和計(jì)算機(jī)運(yùn)算。隨著卡爾曼濾波技術(shù)的不斷成熟以及計(jì)算機(jī)功能的不斷增強(qiáng)，卡爾曼濾波技術(shù)在導(dǎo)航定位領(lǐng)域一定會(huì)獲得更為廣泛的應(yīng)用。正是由于Kalman濾波具有一些其他濾波方法所不具備的優(yōu)點(diǎn)，Kalman濾波理論一提出，立即應(yīng)用到實(shí)際工程。隨著電子計(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，Kalman濾波在工程實(shí)踐中，特別衛(wèi)星技術(shù)中迅速得到應(yīng)用。將卡爾曼濾波最優(yōu)估計(jì)理論應(yīng)用于GPS定位解算模型中，充分利用各種統(tǒng)計(jì)信息包括載體的運(yùn)動(dòng)特性及GPS測(cè)量量的統(tǒng)計(jì)特性，將真正的狀態(tài)從隨機(jī)噪聲中實(shí)時(shí)地最優(yōu)估計(jì)出來(lái)。動(dòng)態(tài)GPS接收機(jī)如星載GPS接收機(jī)，應(yīng)用卡爾曼濾波進(jìn)行動(dòng)態(tài)定位，更能體現(xiàn)其優(yōu)越性，尤其是在GPS接收機(jī)在某些時(shí)刻無(wú)GPS信號(hào)時(shí)，仍可以利用卡爾曼濾波預(yù)測(cè)方程遞推得出這些時(shí)刻的位置和速度，不需要很大的存儲(chǔ)空間。然而，應(yīng)用卡爾曼濾波的關(guān)鍵是建立準(zhǔn)確的動(dòng)態(tài)模型和噪聲模型，但在實(shí)際系統(tǒng)中有時(shí)很難獲得系統(tǒng)狀態(tài)的精確描述，不宜準(zhǔn)確確定動(dòng)態(tài)噪聲和觀測(cè)噪聲的特性，只能用近似模型來(lái)代替，模型誤差將會(huì)給濾波性能帶來(lái)影響，甚至?xí)斐蔀V波的發(fā)散，目前國(guó)內(nèi)外在將最優(yōu)估計(jì)方法應(yīng)用于GPS動(dòng)態(tài)濾波方面做了大量的研究，但是有關(guān)如何更合理、更準(zhǔn)確地建立載體的運(yùn)動(dòng)模型，提高實(shí)時(shí)性等方面，仍然存在很多問(wèn)題。因此有必要對(duì)這方面進(jìn)一步的研究。目前，隨著GPS應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，傳統(tǒng)的定位方法越來(lái)越不能滿足其日益增長(zhǎng)的性能要求，因此將卡爾曼濾波理論應(yīng)用到衛(wèi)星導(dǎo)航中對(duì)國(guó)防和民用事業(yè)具有非常重要的意義。 課題的研究?jī)?nèi)容本文針對(duì)GPS的導(dǎo)航定位原理以及定位結(jié)果的消噪濾波方法進(jìn)行研究分析。并利用MATLAB軟件來(lái)仿真GPS定位結(jié)果的去噪效果，使用卡爾曼濾波方法來(lái)實(shí)現(xiàn)去噪處理，并對(duì)濾波前后的定位精度進(jìn)行比較。卡爾曼濾波所處理的對(duì)象是隨機(jī)信號(hào)，利用系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，以系統(tǒng)的觀測(cè)量作為濾波器的輸入，將所要估計(jì)值（系統(tǒng)的狀態(tài)或參數(shù)）作為濾波器的輸出，濾波器的輸入與輸出之間由時(shí)間更新和觀測(cè)更新算法聯(lián)系在一起，根據(jù)系統(tǒng)方程估計(jì)出所有需要處理的信號(hào)。這樣當(dāng)信號(hào)與噪聲同時(shí)輸入時(shí)，在輸出端能將信號(hào)盡可能精確地重現(xiàn)出來(lái)，使噪聲