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本文分析了全球定位系統(tǒng)（GPS）和航跡推算（DR）的定位原理，針對(duì)描述車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型的不足，提出了一種改進(jìn)的“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型，該模型能很好的適應(yīng)車(chē)輛的各種機(jī)動(dòng)特性。為提高車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度和可靠性，研究了基于聯(lián)邦式卡爾曼濾波結(jié)構(gòu)的 GPS/DR 組合定位方法。在分析了 DR 傳感器誤差模型的基礎(chǔ)上利用改進(jìn)的“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型建立了 GPS/DR 組合系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測(cè)方程。分析了目前常用的采用擴(kuò)展卡爾曼濾波技術(shù)（EKF）的 GPS/DR 組合定位方法，Matlab 仿真結(jié)果表明其定位精度還不能完全滿(mǎn)足車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)的要求。針對(duì) EKF 在處理非線(xiàn)性模型的不足，采用了無(wú)跡卡爾曼濾波技術(shù)（UKF）來(lái)實(shí)現(xiàn) GPS/DR 組合定位以進(jìn)一步提高車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)的精度。 闡述了地圖匹配的基本原理并分析了影響地圖匹配精度的因素，對(duì)比了目前常用的地圖匹配算法的優(yōu)點(diǎn)和不足，設(shè)計(jì)了改進(jìn)的基于模糊邏輯的地圖匹配算法，測(cè)試結(jié)果表明所提出的方法在復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)中能很好的識(shí)別出車(chē)輛行駛的道路。
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