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新型GPS动态定位自适应卡尔曼滤波方法
新型GPS动态定位自适应卡尔曼滤波方法
作者:
张学庄
张满生
许中华
陈保平
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
GPS
动态定位
卡尔曼滤波
模型
摘要:
为了获取GPS卫星的信号及定位数据的真实值,减小信号传播中因各种因素混入的随机误差对定位精度的影响,通过应用运动载体"当前"统计模型,取速度和位置为观测量建立GPS动态定位模型,将观测量维数增大1倍,从而增加了系统的可观测性和定位测算精度.此外,针对传统标准卡尔曼滤波法在动态滤波方面的不足进行了分析,提出了改进型Sage自适应卡尔曼滤波法.该方法在递推和滤波过程中不断地修正模型参数,始终保持噪声模型接近于真实模型,从而避免了标准卡尔曼滤波法中因建模不准确可能导致的滤波发散等问题,较好地解决了GPS动态定位中状态变量维数与滤波快速性之间的矛盾,以及状态噪声和观测噪声建模不准确和时变的问题.
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残差
导航
组合导航
改进的自适应衰减卡尔曼滤波算法
组合导航系统
自适应衰减卡尔曼滤波
遗忘因子
噪声模型
基于模糊自适应卡尔曼滤波的移动机器人定位方法
移动机器人定位
扩展卡尔曼滤波
模糊理论
协方差匹配
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
新型GPS动态定位自适应卡尔曼滤波方法
来源期刊
中南工业大学学报(自然科学版)
学科
地球科学
关键词
GPS
动态定位
卡尔曼滤波
模型
年,卷(期)
2003,(5)
所属期刊栏目
机电与信息工程
研究方向
页码范围
543-546
页数
4页
分类号
P228.41
字数
3240字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-7207.2003.05.020
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈保平
中南大学信息物理学院
3
34
2.0
3.0
2
张满生
中南大学信息物理学院
9
102
4.0
9.0
6
许中华
株洲工学院电气工程系
14
118
6.0
10.0
7
张学庄
中南大学信息物理学院
23
313
9.0
17.0
传播情况
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2005(2)
引证文献(2)
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2019(12)
引证文献(0)
二级引证文献(12)
2020(6)
引证文献(1)
二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
GPS
动态定位
卡尔曼滤波
模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中南大学学报(自然科学版)
主办单位:
中南大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-7207
CN:
43-1426/N
开本:
大16开
出版地:
湖南省长沙市中南大学校内
邮发代号:
42-19
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
7515
总下载数(次)
5
总被引数(次)
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