卫星导航定位卡尔曼滤波时延平滑方法研究

发布时间：2018-05-09 07:16

  本文选题：GPS + 卫星导航定位　； 参考：《测绘通报》2017年11期

【摘要】：为进一步提高卫星导航定位精度和性能,介绍和讨论了卡尔曼滤波延时平滑方法,并建立了一种卡尔曼滤波延时平滑定位模型与算法。与经典卡尔曼滤波类似,该算法同样具有状态系统与测量系统两类方程,能够根据后续历元测量值及定位结果向前进行逆向预测与更新,从而达到对整体定位过程再次平滑的目的,更大程度地获得定位结果跟随性与平滑性之间的平衡。通过多种不同情况下的GPS实测试验,对方法的正确性和可行性进行了分析与验证。结果表明,卡尔曼滤波延时平滑定位方法能够适用于多种静态、动态导航应用领域,使输出结果更为平滑和准确,在有效提高定位精度的同时具有更强的抗多径和抗干扰性。
[Abstract]:In order to further improve the accuracy and performance of satellite navigation, the Kalman filtering delay smoothing method is introduced and discussed, and a Kalman filter delay smoothing model and algorithm are established. Similar to the classical Kalman filter, the algorithm also has two kinds of equations: the state system and the measurement system, which can be predicted and updated in the future according to the subsequent epoch measurements and location results. Thus, the whole positioning process can be smoothed again, and the balance between the following and smoothness of the location results can be obtained to a greater extent. The correctness and feasibility of the method are analyzed and verified by GPS test under different conditions. The results show that the Kalman filter delay smoothing method can be applied to many static and dynamic navigation applications, and the output results are smoother and more accurate. It can effectively improve the positioning accuracy and has stronger anti-multipath and anti-interference.
【作者单位】： 北京跟踪与通信技术研究所;中国科学院国家天文台;
【基金】：国家自然科学基金(61601009)
【分类号】：P228

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本文编号：1865085