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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:施博元
研究生(外文):Shi, Bo-Yuan
論文名稱:運用無線通訊地標台與資料融合技術於行動載具定位估測之研究
論文名稱(外文):Mobile Vehicle Location Estimation using Wireless Communication Landmarks and Data Fusion Techniques
指導教授:馮力威馮力威引用關係
指導教授(外文):Fong, Li-Wei
學位類別:碩士
校院名稱:育達商業技術學院
系所名稱:資訊管理所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:地標卡爾曼濾波資料融合
外文關鍵詞:LandmarkKalman FilterData Fusion
相關次數:
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[摘 要]

行動載具定位是為了可以確定任意時刻載具的位置、方向和速度。所以說行動定位就是確定位置與航跡,使載具不致於迷失方向。導航上因為慣性導航系統(Inertial Navigation System,簡稱INS)有累積誤差,而採用全球衛星定位系統(Global Positioning System,簡稱GPS)來校正。然而GPS定位精度仍會受到其衛星觀測顆數及幾何分布條件之限制。
本研究提出使用虛擬衛星(pseudo-satellite,縮寫pseudolite,簡稱PL)為無線通訊地標台的構想。虛擬衛星就是一個無線電發射器,藉由加入地面上架設的虛擬衛星所發射的訊號,載具與地標台經建立視線 (Line of Sight,簡稱LOS)直角座標系可得距離、方位角與俯仰角之量測值,因此則可應用在載具自動導航定位之動態狀態估計問題上。將濾波器所估測的相對位置和相對速度的資料,再轉換至區域慣性直角座標系(Local Inertial Cartesian Coordinate System,簡稱LICCS),並使用卡爾曼濾波(Kalman Filter)為基礎的共變異匹配法(Covariance Matching Method)資料融合技術進行資料融合(Data Fusion),以改善定位的精度。利用不同的載具運動測試場景與虛擬衛星為地標,比較本研究所建議的演算法之性能結果。由電腦模擬實驗結果得知,在位置部份,資料融合較濾波平均改善了約26%;在速度部份,資料融合較濾波平均改善了約8%。本論文所提方法證實可有效改善定位精度。

關鍵詞:地標、卡爾曼濾波、資料融合。
[Abstract]

The mobile location is to continuously confirm the position, direction, and velocity of a mobile vehicle. When the vehicle move, the vehicle’s position, velocity and direction have to be known and predicted. The mobile vehicle has to confirm its position and the trajectory for not being lost. Global Positioning System (GPS) is often utilized to eliminate the accumulated error from the Inertial Navigation System (INS). However, the accuracy of GPS positioning is highly related to the number and distribution of the available GPS satellites being tracked.
This research uses the landmark of wireless communication by using the pseudo-satellite (pseudolite, PL), which is a ground-based GPS satellite-like signal transmitter. The problem dealt with here is that of estimating the kinematic state components of a vehicle in autonomous navigation using range, elevation and azimuth angles measured by Line of Sight (LOS) coordinate system. The estimates of the absolute position and velocity of the vehicle in Local Inertial Cartesian Coordinate System (LICCS) are provided by Kalman filter and the data fusion algorithm called covariance matching method. Performance results for the proposed algorithm are compared with those of Kalman filters, using difference simulations of typical vehicle maneuvering scenarios. Results of this research show that the Averaged Root Mean Square Error (ARMSE) of position and velocity with the filters was found to be larger (about 26% and 8%) than with the data fusion.

Keyword:Landmark, Kalman Filter, Data Fusion.
[目 錄]

摘 要 i
Abstract ii
目 錄 iii
圖目錄 v
表目錄 vii
符號和縮寫 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 2
1.2 研究目的 3
1.3 論文架構 3
第二章 文獻探討 6
2.1 無人飛行載具(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)之應用 6
2.2 全球衛星定位系統(Global Positioning System,GPS)簡介 7
2.3 虛擬衛星(Pseudolite,PL)之應用 8
2.4 抵達時間(Time Of Arrival,TOA)定位法 9
2.5 系統誤差來源 9
2.5.1 全球衛星定位系統(Global Positioning System,GPS)誤差 10
2.5.2 慣性導航系統(Inertial Navigation System,INS)誤差 10
2.5.3 GPS與INS靜態誤差與動態誤差 11
2.6 卡爾曼濾波(Kalman Filter)演算法 13
2.7 資料融合(Data Fusion)演算法 13
2.7.1 狀態向量資料融合演算法 14
2.7.2 量測資料融合演算法 16
第三章 研究方法 17
3.1 行動載具導航定位理論 17
3.1.1 載具動態模型 17
3.1.2 接收器量測模式 18
3.2 線性耦合濾波器 21
3.3 共變異匹配資料融合理論 22
第四章 模擬結果與分析 24
4.1 無線通訊地標台與資料融合技術之模擬結果 24
4.1.1 使用兩個地標之直線場景 25
4.1.2 使用兩個地標之S型場景 36
4.1.3 使用兩個地標之U型場景 46
4.1.4 使用兩個地標之圓型場景 56
4.2 模擬結果分析 67
第五章 結論與建議 70
參考文獻 71
附錄A 75
[參考文獻]

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