【摘 要】
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随着社会和经济的迅速发展,用户对实时准确定位信息的需求越来越高,位置信息逐渐成为我们生活中不可或缺的重要元素,因此组合导航定位技术得以快速发展。但在城市峡谷、森林等复杂环境中受到日益增多的高楼、隧道、立交桥和林荫道的影响,卫星信号容易受到遮挡而出现短时间连续中断。在这种复杂环境中,滤波算法将失效,低成本的惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)定位误差会迅速积累
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随着社会和经济的迅速发展，用户对实时准确定位信息的需求越来越高，位置信息逐渐成为我们生活中不可或缺的重要元素，因此组合导航定位技术得以快速发展。但在城市峡谷、森林等复杂环境中受到日益增多的高楼、隧道、立交桥和林荫道的影响，卫星信号容易受到遮挡而出现短时间连续中断。在这种复杂环境中，滤波算法将失效，低成本的惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）定位误差会迅速积累。因此单独依赖卡尔曼滤波算法很难满足用户对定位精度的需求。
为了解决城市环境中卫星信号被遮挡期间惯性传感器定位误差积累的问题，本文提出了一种适用于低成本的全球定位系统（Global Positioning System,GPS）/INS组合导航系统的融合算法去纠正GPS中断期间的INS误差。首先，提出了一种基于经验模态分解的小波去噪的数据预处理算法，其可以减少惯性传感器原始测量值中的不确定误差，并为后续的数据融合和模型训练输入提供准确的信息。然后，采用了基于交互式多模型的扩展卡尔曼滤波的融合算法，其可以提高滤波输出的准确性和自适应性，进而为之后INS误差建模提供准确的信息。最后，在获得准确的训练样本后，本文提出了一种优化的基于极限学习机的GPS/INS组合导航智能融合算法。当卫星信号可用时，交互式多模型扩展卡尔曼滤波算法作为GPS和降噪后INS数据的融合算法，同时，降噪后的INS数据和滤波输出将用于训练极限学习机。在卫星信号中断期间，将降噪后INS数据作为极限学习机的输入，并由极限学习机去预测和纠正INS位置误差。
通过实验仿真和实地现场测试，实验结果都表明了提出的融合算法可以有效的实现GPS和INS的数据融合，可以显著提高卫星信号中断期间的定位准确性。并且，所提出的融合算法在城市环境中使用低成本GPS/INS组合导航系统方面有很大的应用价值。
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