3 試驗方案設計與實現

　　為了驗證本文所述新的卡爾曼濾波器的有效性和優越性，使用兩個精度相差一個數量級的GPS接收平臺，高精度的GPS接收平臺使用精度較高的接收機及DGPS方法，接收到的高精度動態定位數據作為系統真實值。低精度的GPS接收平臺選用精度與前者相差一個數量級的接收機及單機GPS方法，接收到的低精度動態定位數據作為卡爾曼濾波器的濾波對象，用濾波以后的狀態估計值與系統狀態真實值進行比較，來衡量濾波的效果。

　　3.1 試驗平臺及軟件

　　在這里高精度的GPS接收平臺選用CMC公司AllStar Base GPS板和MDS公司MDS OEM Series TM電臺作為基準站，移動站選用CMC公司SuperStar GPS板和MDS公司MDS OEM Series TM電臺，能使定位精度保持在2m左右。低精度的GPS接收平臺選用GARMIN公司出品的OEM板GPS35LP（GPS35-HVS）。作者于2008年2月將DGPS的基準站設在江蘇大學電氣大樓，DGPS的移動站和單機GPS接收機置于車內，于江蘇大學校門口學府路段做勻速運動，使用starview monitor和u-center 4.01在上位機上進行數據的同步接收。試驗設備如圖1、圖2所示。

　　圖1 DGPS的基準站

　　圖2 DGPS的移動站和單機GPS

　　3.2 試驗結果及分析

　　試驗接收的到的部分數據如下：見表1。

　　表1 接收機接收到的數據

　　將新的CDKF濾波算法應用到GPS導航定位系統中。分別采用EKF，UKF和CDKF三種濾波算法分別對實驗獲得的GPS數據進行濾波處理。試驗結果如圖3、圖4所示。為了更直觀地表現三種濾波算法的效果，分別將三種濾波方法的誤差均值列于表2。

　　從濾波曲線圖3和圖4可以看出：采用CDKF和UKF濾波的東北向位置誤差都控制在10米以內，而采用EKF的位置誤差比較大；從表2也可以得出，對于經緯度誤差均值和東北向速度誤差來說，CDKF和UKF兩種算法也明顯優于EKF，可見，CDKF濾波的定位精度和可靠性都大大高于了EKF，但是UKF的計算量相對EKF略有增加，而由于CDKF相對UKF的計算參數減少，因此逼近速度相對提高，使得計算量也有所減少。

　　表2 三種濾波算法的誤差比較

　　4 結論

　　本文闡述了一種新的濾波算法-中心差分卡爾曼濾波，并將其應用到GPS/DR組合導航系統中，分析了其在濾波方法和計算過程中的明顯優勢，通過多次實驗、參數調試得出EKF、UKF和CDKF三種濾波的實驗對比，無論是在定位精度、速度方面還是計算量上，CDKF都優于前兩者，并且其實現方法相對簡單，應用范圍更為廣泛，是動態系統一種有效的狀態估計算法。

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