【正文】 在這里，用戶可以設(shè)計(jì)自己的GUI。用戶界面控件包括各種常見(jiàn)控件，如按鈕、列表框、編輯框等；下拉菜單對(duì)象主要是各種菜單和子菜單；內(nèi)容菜單對(duì)象主要是內(nèi)容式菜單，如彈出式菜單等。第5章 基于GPS定位結(jié)果的消噪濾波GUI設(shè)計(jì) GUI設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介MATLAB語(yǔ)言是當(dāng)今國(guó)際上科學(xué)界最具影響力、也是最有活力的軟件。2），上面兩幅圖反映的是濾波誤差。這里我們引入了蒙特卡洛模擬方法，對(duì)仿真過(guò)程取蒙卡次數(shù)N的平均，最后得到的是平均估計(jì)值。通過(guò)分析高度變化階段7001000s的數(shù)據(jù)可以明顯看出，LS算法沒(méi)能及時(shí)跟緊真實(shí)值的變化，實(shí)時(shí)性較差。觀察次數(shù)在6001000次這個(gè)范圍定位結(jié)果受到噪聲干擾的影響比較大。首先，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，采樣間隔為3，采樣點(diǎn)數(shù)為1000。方案二采用IMM算法模擬汽車導(dǎo)航定位原理來(lái)研究GPS定位的結(jié)果消噪，首先，模擬出機(jī)動(dòng)載體幾個(gè)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的真實(shí)軌跡，然后隨機(jī)加入白噪聲，觀察通過(guò)LS濾波和Kalman濾波后得出的軌跡與真實(shí)軌跡的差別，從而比較出兩種濾波算法的優(yōu)劣。方案一是：采用我院導(dǎo)航與定位實(shí)驗(yàn)室的01號(hào)接收機(jī)對(duì)桂林市某個(gè)機(jī)動(dòng)車進(jìn)行觀測(cè)，得到3650個(gè)帶有誤差的GPS定位觀測(cè)值進(jìn)行濾波分析研究；方案二是：采用IMM模型模擬真實(shí)車載的運(yùn)動(dòng)變化，隨機(jī)加入白噪聲，得到觀測(cè)值，再用kalman和ls算法來(lái)濾波分析研究，并比較二者的濾波效果。 蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬 蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬是一種通過(guò)設(shè)定隨機(jī)過(guò)程，反復(fù)生成時(shí)間序列，計(jì)算參數(shù)估計(jì)量和統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)而研究其分布特征的方法。對(duì)于非精密要求的固定點(diǎn)定位而言，簡(jiǎn)單地多次測(cè)量取平均就可以較好地消除這些誤差；但對(duì)于車輛導(dǎo)航這類動(dòng)態(tài)定位而言，載體本身處于運(yùn)動(dòng)中，要提高定位精度則需要采用濾波技術(shù)。： IMM算法框圖經(jīng)典IMM算法的每一個(gè)遞歸循環(huán)包括4步：輸入交互、模型濾波計(jì)算、模型概率更新、輸出交互。在模型概率計(jì)算時(shí),根據(jù)狀態(tài)量測(cè)信息來(lái)調(diào)整更新模型概率,以適應(yīng)實(shí)際系統(tǒng)中的不確定性因素:離散的不確定性(機(jī)動(dòng)模型和非機(jī)動(dòng)模型)和連續(xù)的不確定性(建模成過(guò)程噪聲)。不妨設(shè)車輛的加速度是平穩(wěn)隨機(jī)序列，服從零均值、方差為的正態(tài)估計(jì)，且在某一時(shí)刻加速度和另一時(shí)刻的加速度不相關(guān)，即，其中I為22階的單位矩陣。載體的運(yùn)動(dòng)是復(fù)雜多變的，任何單一模型都無(wú)法全面地描述，但使用過(guò)多模型不僅會(huì)增加計(jì)算量，還會(huì)使算法性能下降。，該濾波器的輸入是系統(tǒng)狀態(tài)的觀測(cè)值，輸出的是系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)值。 因此從定義上看，正如前面一節(jié)提到的那樣，卡爾曼濾波技術(shù)實(shí)際上就是線性最小方差估計(jì)的其中一種。③系統(tǒng)的白噪聲激勵(lì)和量測(cè)噪聲并不是需要濾除的對(duì)象，它們的統(tǒng)計(jì)特性正是估計(jì)過(guò)程中需要利用的信息。卡爾曼濾波作為一種以最小均方誤差為準(zhǔn)則的最佳線性估計(jì)或?yàn)V波，其在使用時(shí)并不限于平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，也適用于隨機(jī)過(guò)程，這就使得其實(shí)際應(yīng)用性得到很大的提高。步驟2 更新 n=1，2，...... 卡爾曼(Kalman)算法卡爾曼()博士在上個(gè)世紀(jì)六十年代提出了一種線性最優(yōu)估計(jì)濾波理論，這套理論直接以卡爾曼博士本人的名字直接命名，稱為卡爾曼濾波理論，目前,卡爾曼濾波理論在航空航天以及工業(yè)控制領(lǐng)域已經(jīng)獲得了廣泛的應(yīng)用。即無(wú)任何遺忘功能。（RLS）算法 遞歸最小二次方（RLS）算法，又稱LS算法。 噪聲在實(shí)際工程中無(wú)法避免，它是隨機(jī)過(guò)程，無(wú)論使用何種方法都無(wú)法對(duì)它進(jìn)行準(zhǔn)確的估計(jì)，系統(tǒng)狀態(tài)由于受到了噪聲的影響，也可以認(rèn)為是一種隨機(jī)過(guò)程，因此，我們不能夠完全準(zhǔn)確的估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)的精確值，只能盡量提高精確度，例如使用精確的估計(jì)方法，使得估計(jì)狀態(tài)無(wú)窮的逼近真實(shí)狀態(tài)。隨機(jī)信號(hào)沒(méi)有確定的頻譜，無(wú)法用常規(guī)濾波提取或抑制信號(hào)，但隨機(jī)信號(hào)具有確定的功率譜。本文利用卡爾曼濾波法和遞歸最小二次方算法對(duì)接收機(jī)接收的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，驗(yàn)證了該方法對(duì)提高單機(jī)動(dòng)態(tài)定位精度的有效性。緯度是空間的點(diǎn)與參考橢球面的法線與赤道面的夾角，經(jīng)度是空間中的點(diǎn)與參考橢球的自轉(zhuǎn)軸所在的面與參考橢球的起始子午面的夾角，大地高是空間點(diǎn)沿參考橢球的法線方向到參考橢球面的距離。在精密定位時(shí)，要仔細(xì)操作，來(lái)盡量減少這種誤差影響。3) 多路徑效應(yīng)誤差GPS衛(wèi)星信號(hào)從20000km的高空向地面發(fā)射，若測(cè)站周圍有高大建筑物或水面，他們對(duì)于電磁波具有強(qiáng)反射作用，由此產(chǎn)生的反射波進(jìn)入接收機(jī)天線時(shí)，將和直接來(lái)自衛(wèi)星的信號(hào)(直接波)產(chǎn)生干涉，從而使觀測(cè)值偏離，產(chǎn)生所謂的“多路徑誤差”。②利用電離層模型加以改正。2) 衛(wèi)星鐘誤差衛(wèi)星鐘差是指GPS衛(wèi)星時(shí)鐘與GPS標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間的差別。為衛(wèi)星的瞬時(shí)地心坐標(biāo)，可由衛(wèi)星星歷電文中求出。這3個(gè)球面相交的一點(diǎn)，就是我們要求的測(cè)點(diǎn)的位置。根據(jù)定位時(shí)接收機(jī)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（1）動(dòng)態(tài)定位 所謂動(dòng)態(tài)定位，就是在進(jìn)行GPS定位時(shí)，認(rèn)為接收機(jī)的天線在整個(gè)觀測(cè)過(guò)程中的位置是變化的。另外，若采用精度較高的P碼偽距觀測(cè)值，還存在AS的問(wèn)題。關(guān)機(jī)后，機(jī)內(nèi)電池為RAM存儲(chǔ)器供電，以防止數(shù)據(jù)丟失。主要功能是能夠捕獲到按一定衛(wèi)星截止角所選擇的待測(cè)衛(wèi)星，并跟蹤這些衛(wèi)星的運(yùn)行。監(jiān)測(cè)站將取得的衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括電離層和氣象數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)初步處理后，傳送到主控站。一組稱為p碼(ProciseCodel0123MHz)，P碼因頻率較高，不易受干擾，定位精度高，因此受美國(guó)軍方管制，并設(shè)有密碼，一般民間無(wú)法解讀，主要為美國(guó)軍方服務(wù)。第2章 GPS衛(wèi)星定位原理 GPS全球定位系統(tǒng)的組成全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System)，簡(jiǎn)單地說(shuō)，這是一個(gè)由覆蓋全球的24顆衛(wèi)星組成的衛(wèi)星系統(tǒng)。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?？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。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。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。 LS。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。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。 Secondly, mainly GPS kinematic positioning data filtering, the use of LS and kalman filter algorithm to process the data obtained from the receiver。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。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)。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。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。本文主要設(shè)計(jì)內(nèi)容有:闡述GPS定位原理，分析其定位結(jié)果誤差來(lái)源；采用卡爾曼濾波與最小二乘法進(jìn)行濾波，比較并分析濾波結(jié)果；利用MATLAB軟件來(lái)仿真GPS定位結(jié)果的去噪效果進(jìn)行分析。此外，還有4顆備份衛(wèi)星在軌運(yùn)行。⑤在地面監(jiān)控站的指令下，通過(guò)推進(jìn)器調(diào)整衛(wèi)星的姿態(tài)和啟用備用衛(wèi)星。地面監(jiān)控部分的主要任務(wù)是：①監(jiān)視衛(wèi)星的運(yùn)行；②確定GPS時(shí)間系統(tǒng)；③跟蹤并預(yù)報(bào)衛(wèi)星星歷和衛(wèi)星鐘狀態(tài)；④向每顆衛(wèi)星的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)注入衛(wèi)星導(dǎo)航數(shù)據(jù)。接收機(jī)一般采用機(jī)內(nèi)和機(jī)外兩種直流電源。偽距定位所采用的觀測(cè)值為GPS偽距觀測(cè)值，所采用的偽距觀測(cè)值既可以是C/A碼偽距，也可以是P碼偽距。根據(jù)定位的模式 （1）絕對(duì)定位GPS絕對(duì)定位也叫單點(diǎn)定位，它是利用一臺(tái)接收機(jī)觀測(cè)導(dǎo)航衛(wèi)星，獨(dú)立地確定出自身在WGS84地心坐標(biāo)系中的位置。 GPS絕對(duì)定位的實(shí)質(zhì)是基于測(cè)量學(xué)中的空間距離后方交會(huì)，在GPS觀測(cè)中，我們得到衛(wèi)星的位置和衛(wèi)星到測(cè)點(diǎn)的距離(偽距)，然后就以衛(wèi)星為球心、以距離為半徑做球面。為此，要實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)絕對(duì)定位必須同時(shí)觀測(cè)4個(gè)衛(wèi)星，組成定位的基本方程。1) 衛(wèi)星星歷誤差 衛(wèi)星星歷誤差是指衛(wèi)星星歷給出的衛(wèi)星空間位置與衛(wèi)星實(shí)際位置間的偏差，由于衛(wèi)星空間位置是由地面監(jiān)控系統(tǒng)根據(jù)衛(wèi)星測(cè)軌結(jié)果計(jì)算求得的，所以又稱為衛(wèi)星軌道誤差。1) 電離層折射誤差距離地面50km1000k范圍之間的大氣層為電離層，由于氣體分子受到太陽(yáng)等天體各種射線輻射產(chǎn)生強(qiáng)烈電離，形成大量的自由電子和正離子。減弱對(duì)流層折射的影響主要有三種措施:① 采用對(duì)流層模型加以改正，其氣象參數(shù)在測(cè)站直接測(cè)定。減弱接收機(jī)鐘誤差的方法主要有:①把每個(gè)觀測(cè)時(shí)刻的接收機(jī)鐘差當(dāng)作一個(gè)獨(dú)立的未知數(shù)，在數(shù)據(jù)處理中與觀測(cè)站的位置參數(shù)一并求解；②認(rèn)為各觀測(cè)時(shí)刻的接收機(jī)鐘差間是相關(guān)的，將其表示為時(shí)間多項(xiàng)式，并引入平差模型中一并求解多項(xiàng)式的系數(shù)；③通過(guò)在衛(wèi)星求一次差消除接收機(jī)的鐘差。在測(cè)量中，常用的坐標(biāo)系有以下兩種:（1）空間直角坐標(biāo)系空間直角坐標(biāo)系的坐標(biāo)系原點(diǎn)位于參考橢球的中心， X軸指向起始子午面與赤道的交點(diǎn)，Y軸位于赤道面上，且按右手系與X軸呈90度夾角，Z軸指向參考橢球的北極。（2）濾波方法 在動(dòng)態(tài)定位中，濾波技術(shù)是影響系統(tǒng)性能即定位精度的一個(gè)關(guān)鍵因素。由于確定性信號(hào)具有確定的頻譜，所以可根據(jù)各信號(hào)頻帶的不同，設(shè)置具有相應(yīng)頻率特性的濾波器，如低通、高通、帶通、帶阻濾波器，使有用信號(hào)無(wú)衰減地通過(guò)，使干擾信號(hào)受到抑制。 信號(hào)的估計(jì)準(zhǔn)則 在實(shí)際的控制工程中，比如在航天控制領(lǐng)域和工業(yè)控制領(lǐng)域，為了對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行精確的控制，我們必須了解系統(tǒng)運(yùn)行的準(zhǔn)確狀態(tài)，但是有一些狀態(tài)是很難直接通過(guò)儀器儀表觀測(cè)，例如航空器的姿態(tài)信息，位置信息等，我們只能通過(guò)測(cè)量其它數(shù)據(jù)來(lái)間接估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)，因此必須要找到一種合適的計(jì)算方法來(lái)間接估計(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)量，即信號(hào)估計(jì)準(zhǔn)則。假設(shè)系統(tǒng)運(yùn)行的狀態(tài)向量為，觀測(cè)向量為，在運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)向量X和觀測(cè)向量Z會(huì)受到高斯隨機(jī)噪聲和干擾的影響，因此也可以認(rèn)為狀態(tài)向量X和觀測(cè)向量Z也是一種高斯隨機(jī)過(guò)程，線性最小方差估計(jì)就是要找到一種關(guān)于觀測(cè)向量線性的估計(jì)向量,使得狀態(tài)估計(jì)誤差的均方誤差矩陣 達(dá)到最小，則就是系統(tǒng)狀態(tài)向量X的線性最小方差估計(jì)。該算法用指數(shù)加權(quán)的誤差平方和作為代價(jià)函數(shù)，即有 ()式中，加權(quán)因子，其作用是對(duì)離n時(shí)刻越近的誤差加比較大的權(quán)重，而對(duì)離n時(shí)刻越遠(yuǎn)的誤差加比較小的權(quán)重。因此，加權(quán)誤差平方和的完整表達(dá)式為: （）它是的函數(shù)。GPS平滑濾波方法是消除GPS定位隨機(jī)誤差的一種重要方法，能有效提高衛(wèi)星定位精度。因此，卡爾曼濾波有如下特點(diǎn)?？柭鼮V波技術(shù)是專門針對(duì)離散線性系統(tǒng)而提出來(lái)的，因此也被稱為離散卡爾曼濾波技術(shù)，現(xiàn)在所談?wù)摰目柭鼮V波就是專指離散卡爾曼濾波。②當(dāng)增大時(shí)，變小，這從直觀上可以理解，因?yàn)槿绻^測(cè)噪聲增大，則增益應(yīng)該取的小一些，以減弱觀測(cè)噪聲的影響。從時(shí)間的推移過(guò)程來(lái)看，這兩式將時(shí)間從K1時(shí)刻推進(jìn)到K時(shí)刻，描述了卡爾曼濾波的時(shí)間更新過(guò)程。一般來(lái)說(shuō)，狀態(tài)變量的增加會(huì)使估計(jì)的計(jì)算量相應(yīng)增加，因此在滿足模型的精度和跟蹤性能的條件下，常采用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型。IMM算法是只考慮狀態(tài)量測(cè)時(shí)的濾波算法,輸出沒(méi)有延遲。在IMM模型中，模型從到 的轉(zhuǎn)換概率為： , （）其中:,各模型在不同時(shí)刻按照狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣已知的馬爾科夫鏈進(jìn)行切換，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)移概率對(duì)濾波器的輸入／輸出進(jìn)行修正，這正是IMM算法的核心。用殘差和協(xié)方差更新量計(jì)算k時(shí)刻模型的似然值，表示如下： （）(4)輸出交互由所有子模型的狀態(tài)估計(jì)加權(quán)得到最終的狀態(tài)估計(jì)量： （）估計(jì)協(xié)方差陣為： （）其中，IMM濾波算法避免了最優(yōu)估計(jì)方法的復(fù)雜性隨時(shí)間成指數(shù)增長(zhǎng)的缺陷，因?yàn)樵撍惴ㄔ诿總€(gè)循環(huán)的開(kāi)始綜合了先前的估計(jì)信息。為此，將交互式多模型( I n t e r a c t i n g Mu l t i p l e Mo d e l ，I MM) 算法引入到車載導(dǎo)航定位中。Matlab隨機(jī)數(shù)：(1)多次運(yùn)行，生成相同的隨機(jī)數(shù)方法：Rand (‘state’,s)(2)產(chǎn)生與時(shí)間相關(guān)的隨機(jī)數(shù)，種子與當(dāng)前時(shí)間相關(guān)：Rand (‘state’,sun（100*（lock））；例子：產(chǎn)生A=B Rand (‘state’,sun（100*（lock））； A= Rand()，Rand (‘state’), sun（100*（lock））。方案二的濾波效果準(zhǔn)則均值即為一系列數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)總體的平均特征值。然而最小二乘法只能利用當(dāng)前的觀測(cè)量，不能夠?qū)τ^測(cè)量進(jìn)行誤差分析，因此結(jié)果受到觀測(cè)量誤差的影響比較大，無(wú)法達(dá)到高精度的定位要求，而卡爾曼濾波是一個(gè)不斷地預(yù)測(cè)、修正的遞推過(guò)程，其特點(diǎn)在于可以有效地減少隨機(jī)誤差。藍(lán)色線表示1000個(gè)點(diǎn)的觀測(cè)值，是從接收機(jī)得到的