GPS动态导航定位的当前统计模型与自适应滤波

GPS动态定位的数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,而卡尔曼滤波的应用要求动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差。针对GPS动态定位的这一问题,本文探讨了在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,介绍了一种基于协方差匹配技术的自适应卡尔曼滤波算法,该法当Q已知时可以准确地估计出R。它的独特之处在于原理上易于理解,在实际中也很容易实现,它是通过判定发散的判据,求出噪声统计的估计值,然后再按得到的噪声统计估计值计算新息序列的协方差阵,因此消除了滤波发散现象。