GPS动态定位的自适应卡尔曼滤波算法研究

• 作者: 兰竹 曾翠娟 游志胜 王忠
• 来源期刊: 导航
• 学科: 地球科学
• 关键词: 卡尔曼滤波 GPS 自适应 平方根分解 衰减记忆
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 39-49
• 页数: 11页
• 分类号: P228.1

摘要

将卡尔曼滤波方法应用于GPS定位解算模型中就可以显著减小定位误差，提高定位精度．但在实际系统中系统状态的精确描述是未知的，在动态滤波中可能会遇到滤波发散和计算发散等问题．在分析了GPS定位误差源的基础上，建立动态GPS定位滤波的一般模型，同时采用了Sage自适应和基于“当前”加速度模型的自适应滤波方法，联合对系统状态噪声方差和量测噪声方差进行自适应修正，有效的解决了动态GPS定位中出现因系统噪声和量测噪声未知而导致的滤波发散问题．同时，联合采用矩阵平方根分解和衰减记忆滤波的方法，有效的解决了误差均方差阵在计算过程中因舍入误差而造成的病态或负定而造成的滤波计算发散问题．计算机仿真结果表明，本算法对滤除随机噪声有良好的效果．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠	四川大学电气信息学院	124	989	16.0	26.0
2	游志胜	四川大学电气信息学院	172	2783	28.0	45.0
3	兰竹	四川大学电气信息学院	3	14	2.0	3.0
4	曾翠娟	四川大学电气信息学院	3	7	2.0	2.0