卡尔曼滤波在GPS与自包含传感器行人定位中的应用

"卡尔曼滤波理论-cc3200实验指导书" 本文主要探讨了在行人导航领域中，如何利用卡尔曼滤波理论进行定位技术的优化。针对传统惯性导航系统存在的误差随时间积累的问题，行人定位普遍采用步进检测与方向估算的 Pedestrian Dead Reckoning (PDR)算法。PDR 算法能够通过监测步频来判断行人的移动状态，从而避免定位误差随着时间推移而增大，而是随着行走距离的增加而累积。尽管低成本的惯性传感器精度有限，但PDR在许多研究中已被证明在行人导航方面优于惯性导航。 2.3章节深入介绍了卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波由R．E．Kalman在1960年提出，是一种用于线性系统状态估计的最优方法，能够处理动态系统中状态的变化，并结合实际测量值和预测值进行最优化估计。它不需要存储历史观测数据，且能够处理非平稳问题，因此在导航领域广泛应用。 在GPS和自包含传感器（如加速度计、陀螺仪）的组合定位中，卡尔曼滤波起着关键作用。这种组合定位分为紧耦合和松耦合两种方式。紧耦合直接使用GPS伪距等测量值与传感器数据融合，而松耦合则是利用GPS接收机内部的滤波器解算出的位置信息与传感器数据结合。本文采用了松耦合方法。 2.3.1部分详细讲解了离散卡尔曼滤波。状态向量在k时刻的状态方程描述了系统的动态变化，观测值与状态值之间的关系则由线性测量方程给出。状态转移矩阵、测量矩阵以及噪声项在此过程中扮演重要角色，它们共同决定了系统如何更新和估计状态。 卡尔曼滤波理论在GPS与自包含传感器结合的行人定位中起到核心作用，尤其是在室内或城市峡谷等GPS信号受限的环境下，通过PDR算法和卡尔曼滤波的组合，能够提高定位的准确性和可靠性。这一理论和技术对于开发高效、连续的室内外无缝定位系统至关重要。