Non linear filtering techniques for inertial and GPS positioning

Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertielle et le GPS

Audrey Giremus (1)

1 ENSEEIHT - Ecole Nationale Supérieure d'Electrotechnique, d'Electronique, d'Informatique, d'Hydraulique et de Télécommunications

Navigation science has long been the prerogative of the army but mass-market locationbased services are now part of everyday life. The design of reliable and robust positioning systems is of the utmost importance especially for safety critical applications (for instance civil aviation). This thesis focuses on GPS and Inertial Navigation Systems (INS) and investigates two strands of research to enhance navigation performance. On the one hand, we have studied hybridization techniques, which take advantage of the complementarity of different navigationsystems. On the other hand, this work is also dedicated to developing robust estimation algorithms to recover a mobile trajectory from a set of sensor measurements. Particle filters are an interesting alternative to the well-known Kalman filter since they can be applied to non linear and possibly non Gaussian state space models. They consist in sequentially propagating samples that represent a possible value of the state vector at each time instant. In this work, we have considered using Particle Filters to solve the non linear problems of GPS/INS tight and very tight couplings. Thus, we have proposed an extension to the well-known Regularised Particle filter, which exhibits good performance both in terms of robustness and accuracy. Finally, a second contribution of this work is the development of Particle Filtering algorithms to track a mobile trajectory while jointly detecting/estimating potential degradations on the GPS measurements.

Longtemps l’apanage du domaine militaire, la navigation s’ouvre aujourd’hui au grand public et se décline en de nombreuses applications. Le développement de systèmes de positionnement fiables et robustes revêt un aspect stratégique notamment pour les applications critiques du point de vue sécurité (aviation civile). Cette thèse porte sur le GPS et les systèmes de navigation inertielle (INS) et explore deux axes de recherche conjoints pour améliorer les performances de navigation : – les techniques de couplage, qui mettent à profit la complémentarité de différents systèmes de positionnement. – le développement d’algorithmes plus robustes pour retrouver la trajectoire d’un mobile à partir d’un jeu de mesures capteurs. Les filtres particulaires forment une alternative intéressante au classique filtre de Kalman car ils n’imposent aucune contrainte a priori sur le modèle de filtrage. Il s’agit de méthodes séquentielles de Monte Carlo qui font évoluer un ensemble de particules, chacune représentant un état possible du système à un instant donné. Nous avons pour ce travail étudié l’opportunité de les appliquer aux problèmes non linéaires de l’hybridation serrée et très serrée du GPS/INS. Une extension du filtre particulaire régularisé alliant robustesse et précision a été proposée à cet effet. Enfin, une seconde contribution de la thèse est le développement d’algorithmes de filtrage particulaires originaux, capables de détecter et estimer les perturbations (multitrajets interférences) affectant les mesures GPS tout en poursuivant la trajectoire du véhicule.

Mots clés: GPS/INS

Mots clés: GPS

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Audrey Giremus. Apports des techniques de filtrage non linéaire pour la navigation avec les systèmes de navigation inertielle et le GPS. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. ENSAE, 2005. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-02888313⟩