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91.
针对伪距单点定位精度低,定位结果发散等问题,该文提出一种基于卫星高度角的卡尔曼滤波相位平滑伪距方法。基于该方法利用载波相位信息对C/A码伪距进行平滑,并用最小二乘法求解用户位置。通过实测的静态和动态数据验证了该方法的可行性。结果表明:和最小二乘法比,该方法定位结果更加平滑,一定程度上提高了伪距单点定位精度。其中,静态定位水平精度提升了20.7%,垂直精度提升了15.7%,三维精度提升了16.8%;动态定位水平精度提升了27.8%,垂直精度提升了20.8%,三维精度提升了21.2%。 相似文献
92.
张宏欣 《数字海洋与水下攻防》2018,1(1):57-62
针对非协作磁性目标定位中初始条件难以确定的问题，提出一种基于静态多模型滤波思想的自适应跟踪方法。 首先对磁场观测模型进行分析，设计了一种磁性目标初始参数估算方法，通过该方法得到不同假设条件下的磁性目标状态初值及其误差矩阵，在此基础上起始多个扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter， EKF) 进行求解，根据各个滤波器的求解结果利用最大似然准则选取最佳解作为当前时刻估计结果。 通过仿真实验验证了方法的有效性，结果表明，方法可在目标源及位置等先验信息完全未知条件下准确估计出真实目标状态，对磁性目标实际应用具有参考价值。 相似文献
93.
针对常规实时动态（RTK）定位技术中长基线初始化时间较长、定位结果不稳定的问题，提出了一种基于部分模糊度固定策略的BDS/GPS宽巷卡尔曼滤波RTK定位方法，从充分发挥宽巷观测值波长较长和宽巷模糊度易于固定的优势，避免低高度角卫星对模糊度解算的影响，从而提高中长基线情况下的模糊度固定率. 同时采用附加宽巷模糊度参数的卡尔曼滤波方法计算浮点解，以固定高于设置模糊度解算截止高度角的卫星进行定位，并解算电离层活动较剧烈的25~76 km的中长基线. 通过3组试验，结果表明，BDS/GPS双系统联合定位宽巷模糊度固定率均接近100%，76 km基线模糊度固定率达到99.9%，定位精度达到厘米级或准厘米级. 相似文献
94.
构建了适合北斗三频信号的北斗/惯性紧组合模型。针对三频模糊度解算算法的错误整数解可能对滤波结果造成"污染"这一问题,应用了抗差自适应Kalman滤波算法,优化了所建的模型。车载组合导航实验结果表明:三频模糊度解算算法得到的模糊度正确率平均值为99.84%,直接用于紧组合模型将造成最高达0.7 m的天向位置误差;抗差自适应Kalman滤波算法能消除错误模糊度整数解的影响,东、北、天三个方向的位置最大偏差值在厘米级。此外,载体姿态和速度频繁变化造成的状态预测误差也被自适应处理校正,组合导航的位置均方根误差为东向0.007 m,北向0.014 m,天向0.023 m。研究表明,在三频信号条件下,所采用的抗差自适应Kalman滤波能够增强所构建的紧组合模型的可靠性。 相似文献
95.
传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布，在UWB室内定位中，由于载体本身的机制等干扰，观测噪声不仅仅是白噪声，也存在有色噪声的情况，而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度，同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时，拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪；观测噪声为有色噪声时，自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。 相似文献
96.
GPS/BDS中长距离RTK定位因为电离层和对流层残余误差的影响,其性能相对于常规RTK有所降低。将GPS/BDS卫星双差电离层误差和对流层误差作为参数,采用卡尔曼滤波进行实时估计。为了验证算法的有效性,利用武汉地区103 km静态基线24 h双频观测数据,分析了GPS和BDS单系统以及二者组合双系统中长距离RTK定位性能。实验结果表明,精确估计的双差电离层残余误差达到米级、对流层误差达到分米级;经过改正后,GPS/BDS单系统的定位精度在1 cm左右,组合双系统则实现了中长距离基线毫米级的高精度定位。 相似文献
97.
针对月球车定位,设计和推导了一种基于甚长基线干涉测量（very long baseline interferometry,VLBI）和天文导航系统（celestial navigation system,CNS）相结合的月球车联合定位方法,并采用联邦卡尔曼滤波来实现位置信息的最优估计以增强系统的可靠性和容错能力。最后,通过嫦娥-3号（CE-3）实测数据的解算证明了该方法较使用最小二乘法进行联合解算和单独采用VLBI方法定位,可以获得更高的月球车定位精度。同时,也有效地保障了月球车定位的可靠性和稳定性。 相似文献
98.
针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。 相似文献
99.
郭杭 《武汉大学学报(信息科学版)》1999,(2)
标准的卡尔曼滤波可以扩展到非线性模型,即将泰勒公式应用于状态方程和观测方程,得到扩展卡尔曼滤波公式。首先推导了计算公式,研究了迭代计算方法,并将其用于ＧＰＳ数据的实时处理。 相似文献
100.
用卡尔曼滤波方法制作１９９７年１２月－１９９８年２月商丘市逐日最低气温２４ｈ预报,其预报准确率比常用的ＭＯＳ方法提高３％～４％。 相似文献