改进的EKF算法应对GPS信号遮挡对定位的影响

本文主要探讨了通信与网络中GPS信号阻塞对定位精度影响下，如何通过改进扩展卡尔曼滤波（EKF）算法来提高接收机的定位性能。GPS作为全球定位系统，其信号通常采用L1和L2两个频段，L1信号主要用于民用，信号强度相对较弱，这要求专用天线以确保接收质量。GPS定位是基于伪距和伪距增量等测量数据来计算接收机位置、速度和时间。 传统的GPS定位解算方法，如迭代最小二乘算法（ILS），在四颗卫星以上信号覆盖下工作良好，但在信号遮挡或接收不足（例如室内或高楼阴影）时，无法充分利用数据，导致定位不准确。这时，EKF算法因其能够处理非线性系统动态和噪声问题，成为一种可行的选择。然而，原始的EKF在面对GPS信号阻塞时，尤其是在高速移动且垂直于地面的方向上，其定位精度可能难以满足需求。 针对这些问题，本文提出了一种改进的EKF算法。首先，基于GPS接收机在垂直地面方向上位置变化相对缓慢的特性，构建了系统的状态模型和观测模型。通过理论分析，优化了滤波器参数，这有助于在实际场景中减少噪声影响，提高定位的稳定性和精度。然而，这种改进算法主要适用于地面车辆等低速移动情况，对于高速垂直运动的环境，如飞行器或电梯内，可能不适用。 作者通过实验验证，使用真实卫星数据展示了改进后的EKF算法在GPS信号遮挡条件下的实际效果。这项研究旨在解决GPS信号干扰下定位精度降低的问题，为通信与网络中的GPS应用提供了一种实用且有效的解决方案。通过改进的EKF算法，可以提升接收机在复杂环境下定位的可靠性，为GPS技术的广泛应用提供了技术支持。