基于OEAR算法优化的卡尔曼滤波定位算法

发布时间：2023-08-17 19:53

　　卡尔曼滤波算法运用于动态定位过程分为先验估计和后验估计两个过程,后验估计过程中观测值精度限制了卡尔曼滤波定位算法定位精度。传统均值滤波由于其算法复杂度较小,成本较低被广泛使用,但设备因素、人为因素、环境因素等对算法结果影响较大。针对以上问题提出测距误差离群去约束算法优化的卡尔曼滤波定位算法,通过减小观测值输入值误差来提高最终算法定位精度。利用Matlab软件对20条随机路径进行仿真,仿真结果显示,,改进后的算法有0.5m-1m的精度提升。

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【文章目录】：
1 引言
2 改进算法思想
3 卡尔曼滤波定位改进算法
    3.1 OEAR算法介绍
    3.2 改进定位算法
    3.3 运动问题建模分析
4 观测值对卡尔曼滤波算法跟踪结果的影响
5 定位结果分析
6 结论



本文编号：3842478