基于扩展卡尔曼滤波的动态协同定位算法

发布时间：2017-08-31 20:32

  本文关键词：基于扩展卡尔曼滤波的动态协同定位算法

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【摘要】：卫星导航系统是目前应用最为广泛的一种定位与导航系统,然而在城区、峡谷、森林等复杂条件下其所提供的定位与导航性能会下降甚至无法提供服务。针对该问题,已经有多种卫星导航增强手段被提出,其中,用户间的协同定位由于可以减轻对基础设施的依赖,具有很大发展前景。本文提出了基于扩展卡尔曼的协同定位算法,建立了动态条件下用户的位置速度矢量模型的系统方程,利用该算法在动态协同定位系统中实现对用户的位置和速度的估计。文中论述了算法的详细过程,并通过计算机软件实时产生卫星的三维位置,构建了一个动态用户协同定位场景。数值仿真结果表明,该算法能够有效地估计出用户的位置和速度。
【作者单位】： 解放军理工大学通信工程学院;卫星通信与导航江苏高校协同创新中心;
【关键词】： 扩展卡尔曼滤波 协同定位 动态系统 性能估计
【分类号】：P228.4
【正文快照】： 0引言目前,位置信息已经在军事、海事、搜救等很多领域起着不可或缺的作用。全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)是目前应用最为广泛的一种定位与导航系统。然而,在一些封闭场景,比如峡谷、森林或是存在城市建筑物遮挡情况下,GNSS就不能保证服务的质量

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本文编号：767773