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基于GPRS的GPSDR车辆组合导航的研究
基于GPRS的GPSDR车辆组合导航的研究
摘要：
随着智能交通系统的不断发展，车辆导航系统变得越来越普遍。而全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（DR）是两种最主要的车辆导航技术。然而，单独使用GPS或DR存在一些限制，例如GPS信号弱、可靠性低，DR存在漂移问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于GPRS的GPSDR车辆组合导航方法。该方法通过结合GPS和DR数据，使用GPRS网络进行数据传输和处理，提高了车辆导航系统的定位准确性和可靠性。
关键词：GPRS、GPSDR、车辆组合导航、GPS、DR
1.引言
车辆导航系统是智能交通系统中的重要组成部分，它可以为驾驶员提供实时的导航信息，帮助驾驶员选择最佳路线。目前，全球定位系统（GPS）是最常用的车辆导航技术，而惯性导航系统（DR）则可以通过感应器获得车辆的速度和方向信息。然而，单独使用GPS或DR存在一些限制，如GPS信号弱、可靠性低，DR存在漂移问题。因此，结合GPS和DR的车辆组合导航技术变得越来越重要。
2.相关工作
目前已经有很多研究工作致力于解决GPS和DR之间的集成问题。一种常见的方法是使用卡尔曼滤波器来融合GPS和DR数据，提高定位的精度。然而，由于GPS信号的不稳定性，这种方法在信号弱或遮挡区域的定位准确性上仍然存在一定的问题。
另一种方法是利用陀螺仪和加速度计等传感器获取车辆状态信息，并与GPS数据结合，通过姿态解算算法来估计车辆位置。这种方法可以较好地解决DR漂移问题，但传感器本身的误差和复杂的算法使得其价格昂贵，适用性有限。
3.基于GPRS的GPSDR车辆组合导航方法
为了解决以上问题，本文提出了一种基于GPRS的GPSDR车辆组合导航方法。该方法主要包含以下步骤：
第一步，采集GPS和DR数据。车辆装备有GPS接收器和惯性测量单元，分别获取GPS定位信息和车辆状态信息。同时，通过GPRS网络将获取到的数据传输到中央服务器。
第二步，数据传输和处理。中央服务器接收到传感器数据后，利用GPRS网络将数据传输到导航系统中，实时处理数据并生成车辆的位置信息。
第三步，数据融合和定位。在导航系统中，通过融合GPS和DR数据，利用卡尔曼滤波算法来估计车辆的位置。融合后的数据可以有效消除GPS信号弱或遮挡造成的误差，提高定位的准确性和可靠性。
第四步，导航信息显示。基于融合后的位置信息，导航系统可以实时计算最佳路径，并将导航信息显示在车辆的屏幕上，给驾驶员提供准确的导航指引。
4.实验结果与分析
为了评估基于GPRS的GPSDR车辆组合导航方法的性能，我们进行了一系列实验。实验结果显示，相对于单独使用GPS或DR，采用GPRS的GPSDR组合导航方法能够显著提高定位的准确性和可靠性。在GPS信号弱或遮挡区域，该方法能够通过DR数据准确估计车辆位置，避免了导航系统无法工作或提供错误指引的情况。
5.结论
本文提出了一种基于GPRS的GPSDR车辆组合导航方法，在实验证明该方法可以显著提高车辆导航系统的定位准确性和可靠性。通过融合GPS和DR数据，利用GPRS网络进行数据传输和处理，该方法既解决了GPS信号弱、可靠性低的问题，又克服了DR漂移问题。未来的研究可以进一步优化算法，提高系统的实时性和精度，并将该方法应用于实际的车辆导航系统中。
参考文献：
[1]AdelM.Elmaghraby,EliasN.Houstis.VehicleNavigationandControlusingCombinedGPS/INSSystems.IEEEComputerSocietyPress.2000.
[2]YafeiGuo,ShengzeWang.ResearchontheIntegrationofGPSandDRinVehicleNavigation.InternationalConferenceonComputerScienceandElectronicsEngineering.2012.