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年第期
中图分类号:. 文献标识码: 文章编号:———
基于期望最大化算法的车载导航定位
张欣,战兴群,翟传润,张炎华
上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海
摘要:随着车载导航系统的普及,围绕车载导航系统性能的研究主要集中在了如何提高
导航精度的问题上。然而,车载导航应用的特殊环境决定了传统的精度提高方法的局限性。文
中首先简述了车载导航的特殊环境,然后在此基础上提出了利用,
期望最大化算法提高导航状态解算精度的构想。通过使用平淡卡尔曼滤波,解决了期望最大
化两步算法中的第一步即状态估计问题。基于实测数据的仿真结果证明,该方法能够有效地提
高车载环境下接收机的定位精度和稳定性,进而提高车载导航的服务质量。
关键词:车载导航;期望最大化算法;平淡卡尔曼滤波
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在诸多基于位置的服务, 果有:多径效应、接收机可以跟踪的卫星数目
中,车辆导航无疑现在是、将来仍是这一行不足即小于颗或更低以及跳变。多径效应主要
业的支柱和主要增长点。因此,研究如何提高车辆导致接收机位置解算精度降低,而可跟踪的卫
导航仪的性能将是今后本行业研究的一个重点。这星数目的不足与跳变将不仅影响到位置解算精度,
其中,定位精度和连续性是导航仪性能指标中最重还将影响某些应用如车载导航仪的服务质量。以上
要的两项内容。基于这个背景,本文旨在通过改进两点都是生产卫星接收机芯片及其衍生产品
定位算法来提高定位精度,即提出以方法提高如手持式或车载导航仪厂家所必须考虑的问题。
车辆定位的精度和连续性,并通过仿真实验验证了然而,现有的对策并不足以解决这三个问题。
可行性,为下一步的产业化应用做好准备。解决问题的对策不外乎两方面:软件算法和硬件改
大中型城市车辆导航的特殊环境与进。虽然各类卡尔曼滤波算法的
理论与在其他行业中的应用已有多年的历史,但
传统对策的局限性
大中型城市市区往往高楼高架林立,不利于
收稿日期:——
,全球定位系统信号的作者简介:张欣一,男,上海交通大学电子信息与电气工程学
接收。在这样的环境下,信号接收不良所导致的结院硕士,主要研究方向为卫星导航与智能交通。
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目前车载导航仪的算法主要采用仍是扩展卡尔曼滤线性化,通常的作法是在某一点附近作一阶泰勒展
波。考虑到导航方程的开,得到线性化的过程模型后,再应用一般的卡尔曼
非线性以及动态系统噪声并非高斯白噪声】,一般滤波方法,结合测量模型和当前
的扩展卡尔曼滤波不足以解决上述三个问题。此观测值对系统的状态进行估计。因此,由于迭代过
外,消除多路径效应以及各类误差源的硬件技术掌程所使用的过程模型的线性化,导致对系统状
握在少数几家公司手中且往往只用于高端产品,而态的估计只能是次优的。②传统的车辆导航模型
价格低廉的车载导航仪与此类技术无缘。为了使用卡尔曼滤波,将过程模型噪声和测量模型
综上所述,如果存在具备性能及价格两方面优噪声模型化为高斯白噪声。这并不能反映实际情况。
势的改进方案,那么车载导航仪的