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Accurate INS/DGPS positioning using INS data de-noising and autoregressive (AR) modeling of inertial sensor errors / S. Nassar in Geomatica, vol 59 n° 3 (September 2005)  

Public [article]  inGeomatica > vol 59 n° 3 (September 2005) . - pp 283 - 294 Titre : Accurate INS/DGPS positioning using INS data de-noising and autoregressive (AR) modeling of inertial sensor errors Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Nassar, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 283 - 294 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] correction du signal [Termes IGN] étalonnage géométrique [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] GPS en mode différentiel [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] positionnement par GPS Résumé : (Auteur) Dans de nombreuses applications de navigation, le système intégré composé d'un système de navigation par inertie (SNI) et d'un système de positionnement global différentiel (SPGD) est devenu un outil standard. Dans ces systèmes, le SNI présente la position, la vitesse et l'orientation alors que le SPG fournit la vitesse et la position pour mettre à jour la solution du SNI et calibrer ses erreurs. Un des grands problèmes qui affectent l'exactitude du SNI-SPGD est l'existence de blocages fréquents des signaux du SPG. Durant ces périodes, le SNI présente la position et la vitesse comme un système autonome jusqu'à ce que les signaux du SPG redeviennent disponibles. Dans ce cas, les erreurs de position augmentent rapidement avec le temps en raison du comportement d'erreurs qui dépend du temps de la navigation autonome du SNI. Ces erreurs de position sont principalement régies par la qualité des mesures inertielles et le modèle d'erreurs du SNI mis en oeuvre. Par conséquent, le principal but de cet article est d'améliorer l'exactitude du positionnement durant les pannes du SPGD. Pour réaliser ce but, deux tâches sont accomplies, soit : améliorer la qualité des données inertielles et utiliser de meilleurs modèles d'erreurs du SNI. La première tâche sera obtenue en appliquant des techniques de dé-bruitage des ondelettes. Pour la deuxième tâche, des processus auto-régressifs seront utilisés. Ensuite, une combinaison des deux techniques proposées est mise en oeuvre. Pour tester le rendement du dé-bruitage des données du SNI et de la modélisation par processus auto-régressifs, deux jeux de données du SNI-SPGD sont utilisés. Les résultats montrent que l'algorithme proposé combinant le dé-bruitage des données du SNI et la modélisation auto-régressive des erreurs des capteurs du SNI ont amélioré l'exactitude du positionnement de plus de 40 % durant les périodes de panne du SPGD. Numéro de notice : A2005-455 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2005-0037 En ligne : https://doi.org/10.5623/geomat-2005-0037 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27591 [article]

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035-05031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible