共 1 条
[1]
A Kalman filter model for GPS navigation of land vehicles .2 Cooper S,Durrant W H. IEEE Conference on Intelligent Robots and Systems ( IROS’ 94) . 1994
一种用于GPS定位估计滤波算法的非线性模型
被引：17
作者：
茅旭初
Wada Massaki
桥本秀纪
不详
机构：
[1] 东京大学生产技术研究所
[2] 东京大学生产技术研究所 东京-
[3] 日本
[4] 东京-
来源：
关键词：
全球定位系统;
扩展卡尔曼滤波;
平淡卡尔曼滤波;
D O I：
10.16183/j.cnki.jsjtu.2004.04.029
中图分类号：
P228.4 [全球定位系统（GPS）];
学科分类号：
081105 ;
0818 ;
081802 ;
摘要：
提出了一种将现代非线性滤波技术用于GPS定位估计的方法,该方法可用于低价位的单机GPS接收器的定位,提高它们的定位精度和鲁棒性.应用该方法,根据单机GPS的原始数据、伪距和多普勒频移进行定位估计,开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型,该非线性模型具有随观察到的卫星数量而改变状态和测量元个数的动态特性.运用一种新型的非线性滤波-平淡卡尔曼滤波求解该模型.GPS定位实验结果表明,与通用的最小二乘迭代法或直接从接受机获得的结果相比,所提出的非线性模型得出的滤波估计结果具有较高的精度和鲁棒性.
引用
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页码：610 / 615
页数：6
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