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随着导航技术的迅猛发展,人们对于定位的要求也在不断提高。在相对复杂的室内环境下,利用单一定位源提供的定位信息已不能满足室内高精度定位的要求,多源定位信息融合的导航定位技术成为当前室内定位技术发展的必然趋势。本文以INS/CSS融合的室内导航系统为研究对象,对惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)工作原理、线性调频扩频(Chirp Spread Spectrum,CSS)定位技术、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的软硬件设计、基于INS的惯性导航实验、CSS选星算法设计、扩展卡尔曼滤波融合算法进行了研究,具体工作如下:首先分析研究了惯导系统(INS)的基本原理以及基于CSS的无线定位技术。针对INS,在介绍了导航坐标系及姿态角定义的原理基础上,分析了如何通过惯性信息、地磁信息、载体的速度和位置信息以求解载体姿态位置的方法,表明了不同种类信息融合的迫切性以及所面临的挑战;针对CSS定位技术,介绍了CSS信息传输载体及其独特的测距方法,最后系统的分析了CSS通信环境及其详细室内定位流程。随后研究并设计了基于INS的室内定位系统。采用行人航位推算算法进行定位,利用脉冲计数测速法以求得载体位移量;设计并实现了基于MPU9250多轴传感器的惯性测量单元(IMU),设计系统以ARM-LPC1788为微处理器,通过对数字运动处理(DMP)数据库的成功移植,再经由四元数解算得到准确、可靠的数据,然后采用广义延拓插值模型对数据进行优化处理以消除抖动误差,最后使得到的姿态值更加稳定,由于MPU9250含有磁力计,规避了航向角的累积误差问题。设计的IMU可实时采集当前载体的准确姿态信息,测量偏差小于0.1°,为本文的惯性导航系统进行PDR算法提供了更加稳定准确的姿态角参考标准。惯性导航实验分析可知,该系统在直线行走时候的平均误差为0.2941m,Z字形行走时的平均误差为0.3023m。最后进行了INS辅助CSS的组合导航定位方法研究,在分析CSS非视距测距误差基础上,提出了基于三角形三边准则的选星方法,有效降低了室内复杂环境下非视距的影响,并进行了基于该选星算法的模拟车库环境CSS室内定位仿真实验。在分析单一CSS定位误差基础上,提出了INS辅助CSS的组合导航设计方法,详细介绍了INS辅助CSS定位方法的实现原理及优势,提出通过扩展卡尔曼滤波来融合基于INS的定位结果和基于CSS的定位结果,从而获到更稳定和精确的定位结果。通过在杭州电子科技大学的图书馆地下车库进行了三种定位方式的比较实验以及地下车库导航定位实验表明,本文提出的INS辅助CSS定位结果实际定位的平均误差小于1米,较两种单一的定位方式性能提高了50%以上。