GPS遮挡时的改良EKF定位算法
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更新于2024-08-30
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"本文主要探讨了在GPS信号受到阻塞,导致可见卫星数量减少至4颗以下时,如何改进扩展卡尔曼滤波(EKF)算法以提高定位精度。传统EKF和迭代最小二乘(ILS)算法在这种情况下表现不佳。文章提出了一种创新方法,利用地面上垂直方向的位置变化缓慢特性来构建改进的EKF系统模型。通过对理论的深入分析确定滤波器参数,并使用实际的GPS卫星数据进行验证。实验结果显示,当至少有4颗卫星可见时,改进后的EKF算法与标准EKF算法的定位精度相当;而在只有3颗卫星可见的GPS阻塞条件下,改进的EKF算法表现出更高的定位精度。"
文章中,作者首先介绍了问题背景,即GPS信号受阻导致的定位困难,尤其是对于迭代最小二乘算法和普通EKF算法。接着,提出了改进的EKF算法,该算法的核心在于利用地面上物体在垂直方向上的位置变化较慢这一特性,构建更适应低卫星数量条件下的系统模型。
在定位解算的系统模型部分,文章详细阐述了状态模型和观测模型。测量模型描述了伪距与系统状态参量之间的关系,而状态模型则涉及系统状态参量的时间更新过程。在低卫星数量的情况下,通过增加特定的方程来考虑垂直地面方向的位置变化,从而提高了定位的准确性。
改进的EKF算法的实现过程中,文章列出了关键的数学表达式和计算步骤,包括转换矩阵和状态转移矩阵的定义,这些都是为了确保在卫星数量受限时仍能有效估计物体的位置。
实验部分,通过真实GPS卫星数据的验证,证实了改进的EKF算法在3颗卫星可见时相比于标准EKF算法的优越性,这证明了提出的算法在应对GPS信号阻塞问题时的有效性和实用性。
这篇论文提供了一个创新的解决方案,针对GPS信号阻塞问题,通过改进EKF算法来提高定位系统的性能,特别是在卫星信号弱或受干扰的环境中,具有重要的理论和实践意义。这对于依赖GPS定位的领域,如车载导航、无人机控制、移动设备定位等,都有显著的应用价值。
2020-10-23 上传
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