本文選題：卡爾曼濾波 + 衛(wèi)星導(dǎo)航�。� 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年01期

【摘要】：針對衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)在利用卡爾曼濾波算法解算用戶位置、速度的過程中,單一目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型不能適應(yīng)環(huán)境影響或目標(biāo)復(fù)雜機(jī)動(dòng)變化而造成定位誤差的問題,在研究基于卡爾曼濾波的交互式多模型(IMMKE)算法基本原理的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)模式自適應(yīng)的GPS動(dòng)態(tài)定位算法。通過不斷檢測定位目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),及時(shí)調(diào)整接收機(jī)內(nèi)部定位解算部分對運(yùn)動(dòng)模型的選擇。通過對仿真的誤差分析證明運(yùn)動(dòng)模式自適應(yīng)的GPS動(dòng)態(tài)定位算法能夠在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)多變的情況下有效減小定位誤差。
[Abstract]:In the process of using Kalman filter algorithm to calculate the user's position and speed, the single target motion model can not adapt to the environment influence or the complex maneuvering change of the target, which results in the positioning error. On the basis of studying the basic principle of IMMKE algorithm based on Kalman filter, an improved adaptive GPS dynamic positioning algorithm based on motion mode is proposed. By continuously detecting the moving state of the target, the selection of the motion model is adjusted in time. Through the error analysis of simulation, it is proved that the adaptive GPS dynamic positioning algorithm based on motion mode can effectively reduce the positioning error when the moving state of the target is changeable.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61561016) 廣西自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014GXNSFBA118280) 2014年主任基金資助項(xiàng)目(GXKL0614102)
【分類號】：P228.4

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本文編號：2073475