基于惯性卡尔曼滤波的户外运动跟踪定位模型

发布时间：2017-10-17 00:02

  本文关键词：基于惯性卡尔曼滤波的户外运动跟踪定位模型

  更多相关文章： 卡尔曼滤波算法 惯性优化 非线性优化 户外运动 跟踪定位 GPS定位

【摘要】：在GPS户外运动定位的应用中卡尔曼滤波算法存在定位不够精确的缺点,本文以此为着眼点设计了一个以惯性优化非线性卡尔曼滤波为基础的户外运动跟踪定位模型。在设计中,先近似非线性函数的概率密度分布,之后非线性变换每个Sigma点,由此可以得出非线性变化后的方差以及点集,随后再用惯性优化模型取代高斯积分,由此形成一个以卡尔曼滤波为基础的户外运动跟踪定位模型。并针对这一模型进行了仿真实验,实验结果表明在户外运动人体跟踪定位中,本文设计的经过改进的算法与标准算法相比具有更高的精确性。
【作者单位】： 青岛农业大学;
【关键词】： 卡尔曼滤波算法 惯性优化 非线性优化 户外运动 跟踪定位 GPS定位
【基金】：山东省艺术科学重点课题(项目编号:1506471) 山东省高教厅课题(项目编号:J15wf59)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 0引言相较于一般旅游休闲活动,户外运动是具有更强的风险性。在人们的日常生活中,为了防止出现一些意外情况就会避免参与某些活动,但是在运动的情况下,往往会为了体验感官上的刺激而去参加具有一定风险性的活动,这也就引发了在运动过程中出现的各种安全问题。当安全问题出现后

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