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研究生:施鈞瀚
研究生(外文):Jyun-Han Shih
論文名稱:自適應濾波器於GPS向量追蹤迴路之性能提升
論文名稱(外文):GPS vector tracking loop design using adaptive filtering approach
指導教授:卓大靖
指導教授(外文):Dah-Jing Jwo
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:通訊與導航工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:60
中文關鍵詞:向量追蹤迴路模糊邏輯系統強跟蹤卡爾曼濾波器無跡卡爾曼濾波器
外文關鍵詞:Vector tracking loopFuzzy logicStrong trackingUnscteted Kalman filter
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在許多的研究中,提到了向量追蹤迴路,在GPS訊號的追蹤有較好的性能,在向量追蹤迴路中,GPS接收機在追蹤訊號時,針對其所有接收到的衛星訊號藉由一個卡爾曼濾波器追蹤並解算出使用者的位置,結合訊號追蹤和導航成單一演算法,即為向量追蹤的特點。而本文所提出的方法,相關器輸出的I/Q訊號會先經過一批濾波器,本文稱之為預濾波器(pre-filter),每個通道都會有一個預濾波器,透過此濾波器可以估測出每顆衛星訊號的電碼相位誤差(code phase error)以及都卜勒頻率誤差(Doppler frequency error),本文之預濾波器設計使用擴展型卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter, EKF)。擴展型卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter, EKF),可以提供給我們最佳(最小均方誤差)的系統狀態向量之估測,此舉廣泛的應用於全球定位系統(Global Positioning System, GPS)。在導航濾波器的設計中,模型與其描述的非線性系統不能完全匹配時,將會造成模型的不確定性。擴展型卡爾曼濾波器對於模型的不 確定性的強健性不佳,造成濾波器會出現狀態估測不準,甚至發散等現象。為了 避免擴展型卡爾曼濾波器濾波發散的問題,考慮使用適應性濾波器演算法與擴展型卡爾曼濾波器結合,使其可以適應變動的環境。其中一個方法稱為強跟蹤卡爾曼濾波器(Strong Tracking Kalman Filter, STKF)。為了減少EKF線性化之後的誤差,使用了無跡強跟蹤卡爾曼濾波器(Strong Tracking Unscented Kalman Filter, STUKF)來提升定位的精準度,UKF是透過一確定性採樣的方法獲得一組sigma點,經由sigma點對系統之非線性模型進行非線性轉換,無需對系統模型進行線性化的動作,用這種方法避開了EKF系統方程式與量測方程式的Jacobian矩陣,減小了因為捨去泰勒級數展開二階以上的部份造成的誤差。最後,使用模糊邏輯自適應控制器,透過模糊規則,調整強跟蹤濾波器中的弱化因子與間接調整模型變異數矩陣。電腦模擬結果顯示此一算法比傳統算法來的精確。
在許多的研究中,提到了向量追蹤迴路,在GPS訊號的追蹤有較好的性能,在向量追蹤迴路中,GPS接收機在追蹤訊號時,針對其所有接收到的衛星訊號藉由一個卡爾曼濾波器追蹤並解算出使用者的位置,結合訊號追蹤和導航成單一演算法,即為向量追蹤的特點。而本文所提出的方法,相關器輸出的I/Q訊號會先經過一批濾波器,本文稱之為預濾波器(pre-filter),每個通道都會有一個預濾波器,透過此濾波器可以估測出每顆衛星訊號的電碼相位誤差(code phase error)以及都卜勒頻率誤差(Doppler frequency error),本文之預濾波器設計使用擴展型卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter, EKF)。擴展型卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter, EKF),可以提供給我們最佳(最小均方誤差)的系統狀態向量之估測,此舉廣泛的應用於全球定位系統(Global Positioning System, GPS)。在導航濾波器的設計中,模型與其描述的非線性系統不能完全匹配時,將會造成模型的不確定性。擴展型卡爾曼濾波器對於模型的不 確定性的強健性不佳,造成濾波器會出現狀態估測不準,甚至發散等現象。為了 避免擴展型卡爾曼濾波器濾波發散的問題,考慮使用適應性濾波器演算法與擴展型卡爾曼濾波器結合,使其可以適應變動的環境。其中一個方法稱為強跟蹤卡爾曼濾波器(Strong Tracking Kalman Filter, STKF)。為了減少EKF線性化之後的誤差,使用了無跡強跟蹤卡爾曼濾波器(Strong Tracking Unscented Kalman Filter, STUKF)來提升定位的精準度,UKF是透過一確定性採樣的方法獲得一組sigma點,經由sigma點對系統之非線性模型進行非線性轉換,無需對系統模型進行線性化的動作,用這種方法避開了EKF系統方程式與量測方程式的Jacobian矩陣,減小了因為捨去泰勒級數展開二階以上的部份造成的誤差。最後,使用模糊邏輯自適應控制器,透過模糊規則,調整強跟蹤濾波器中的弱化因子與間接調整模型變異數矩陣。電腦模擬結果顯示此一算法比傳統算法來的精確。
內容
致謝 I
摘要 II
Abstract III
圖目次 V
表目錄 VI
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 研究動機 1
1-3 論文架構 2
第二章 全球定位系統 3
2-1 全球定位系統簡介 3
2-2 衛星訊號擷取與追蹤 4
2-3 GPS定位原理 6
第三章 向量追蹤迴路 7
3-1 向量追蹤迴路簡介 7
3-2 向量追蹤迴路特色 9
第四章 非線性濾波器 11
4-1 卡爾曼濾波器 11
4-2 擴展型卡爾曼濾波器 14
4-3 無跡卡爾曼濾波器 17
第五章 強跟蹤卡爾曼濾波器 22
5-1 強跟蹤卡爾曼濾波器 22
第六章 預濾波器及導航濾波器之設計 27
6-1 預濾波器模型 27
6-2 導航濾波器模型 29
第七章 結果與分析 31
7-1 載體運動軌跡 31
7-2 模擬結果 33
7-2-1 EKF與STEKF估測性能比較 35
7-2-2 STEKF與STUKF估測性能比較 38
7-2-3 STUKF與FSTEKF估測性能比較 41
7-2-4 FSTEKF與FSTUKF估測性能比較 45
第八章 結論及未來展望 50
參考文獻 51


[1] 莊智清、黃國興,“電子導航”,全華科技圖書股份有限公司,2001年。
[2] K. H. Kim, G. I. Jee, and J. H. Song, “The Vector Tracking Loop Design based on the Extended Kalman Filter” IS GPS/GNSS2008, pp. 773~780,November 2008.
[3] K. H. Kim, G. I. Jee, and J. H. Song, “Adaptive Vector-tracking Loop for Low-quality GPS Signals” International Journal of Control, Automation, and Systems (2011) 9(4):709-715
[4] M. Lashley, D. M. Bevly, and J. Y. Hung, “Performance Analysis of Vector Tracking Algorithms for Weak Signals in High Dynamics”, IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Aug. 2009, Vol. 3, No. 4, pp. 661-673.
[5] M. Lashley, D. M. Bevly, and J. Y. Hung, “A Valid Comparison of Vector and Scalar Tracking Loops” Position Location and Navigation Symposium (PLANS), 2010 IEEE/ION May 2010
[6] R.G. Brown and P. Y. C. Hwang, “Introduction to random signals and applied Kalman filtering”, 3rd end, New York, 1997.
[7] D. Simon, “Optimal State Estimation, Kalman,∞H, and nonlinear approaches”, John Wiley &; Sons, 2006.
[8] 周東華、席裕庚、張鐘俊,“一種帶多重次優漸消因子的擴展卡爾曼濾波器”,自動化學報,1991,17(6):689-695。
[9] D. J. Jwo, S. H. Wang, “Adaptive Fuzzy Strong Tracking Extended Kalman Filtering for GPS Navigation” , IEEE SENSORS JOURNAL, 2007
[10] N. Kanwal, “Vector Tracking Loop Design For Degraded Signal Environment”, Tampereen Teknillinen Yliopisto, Computing and Electrical Engineering, Master of Science Thesis, 2010.
[11] D. J. Jwo, T. S. Cho, “Critical remarks on the linearised and extended Kalman filters with geodetic navigation examples” Measurement 43 (2010) 1077–1089
[12] 李勁,“強跟蹤Unscented濾波器在無源跟蹤中的應用”,電訊技術,2005年
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