扩展卡尔曼滤波的安卓手机定位算法研究

• 作者: 周汝雁 张云 袁阳
• 来源期刊: 全球定位系统
• 学科: 地球科学
• 关键词: 手机APP定位 最小二乘法 静态卡尔曼滤波 动态卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 理论探讨
• 页码范围: 105-111
• 页数: 7页
• 分类号: P228.49
• 字数: 4530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.02.017

摘要

随着手机定位的应用越来越多,目前市场中许多APP(Application)都会用到定位功能.但多数APP使用传统的定位算法,不能满足人们实时获取高精度地理位置信息的需求.现阶段对于手机的全球定位系统(GPS)芯片原始数据定位方法的研究较少,因此本文主要对利用手机GPS原始数据定位的可行性及定位算法进行了研究.利用Android7.0系统提供的应用程序接口获取GPS芯片的原始数据参数,根据手机实用场景的速度特征,分别设计并实现了针对于静态场景的静态卡尔曼滤波和针对低速场景的动态卡尔曼滤波定位算法.通过静态实验以及电动车实验和步行实验的结果表明:与传统的定位算法相比,本文设计的静态卡尔曼滤波和动态卡尔曼滤波定位算法拥有更好的定位结果,更加接近实际行走路线,证明了利用手机GPS原始数据定位的可行性,同时也证明了设计的卡尔曼滤波算法可以提高定位精度,论文的研究结果为实现静态与动态的高精度手机定位算法提供了理论依据.摘要:随着手机定位的应用越来越多,目前市场中许多APP(Application)都会用到定位功能.但多数APP使用传统的定位算法,不能满足人们实时获取高精度地理位置信息的需求.现阶段对于手机的全球定位系统(GPS)芯片原始数据定位方法的研究较少,因此本文主要对利用手机GPS原始数据定位的可行性及定位算法进行了研究.利用Android 7.0系统提供的应用程序接口获取GPS芯片的原始数据参数,根据手机实用场景的速度特征,分别设计并实现了针对于静态场景的静态卡尔曼滤波和针对低速场景的动态卡尔曼滤波定位算法.通过静态实验以及电动车实验和步行实验的结果表明:与传统的定位算法相比,本文设计的静态卡尔曼滤波和动态卡尔曼滤波定位算法拥有更好的定位结果,更加接近实际行走路线,证明了利用手机GPS原始数据定位的可行性,同时也证明了设计的卡尔曼滤波算法可以提高定位精度,论文的研究结果为实现静态与动态的高精度手机定位算法提供了理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周汝雁	上海海洋大学信息学院	29	105	6.0	8.0
3	张云	上海海洋大学信息学院	50	278	9.0	15.0
5	袁阳	上海海洋大学信息学院	2	0	0.0	0.0