wMPS系统动态跟踪定位：小二乘-卡尔曼滤波算法

"基于小二乘-卡尔曼滤波的wMPS系统跟踪定位算法研究* (2012年)" 本文主要探讨了一种应用于wMPS（workspace Measuring Position System）系统的动态跟踪定位算法，该系统是基于平面交会原理的三维测量系统。wMPS系统在静态测量的基础上，进一步研究了如何解决动态测量中的问题，尤其是如何减少由运动引入的测量误差，以提高测量精度。 论文中提出的方法是结合最小二乘法和卡尔曼滤波。首先，运用最小二乘法对接收器在运动过程中的位置进行静态估算，这一步能够初步估计出接收器的位置。然后，将这些静态估算结果作为伪观测值，引入到卡尔曼滤波的框架中进行进一步的数据处理。卡尔曼滤波是一种有效的在线估计算法，尤其擅长处理含有噪声的动态系统，它可以有效地融合先验信息和实时观测数据，从而滤除噪声并提高定位精度。 采用这种方法的好处在于，它可以避免在观测方程中的非线性误差，这是因为卡尔曼滤波可以处理线性和非线性模型，而最小二乘法在处理非线性问题时可能会出现误差。通过实验对比，最小二乘-卡尔曼滤波法相较于仅使用最小二乘法的估值精度显著提升，证明了这种方法在动态跟踪定位中的优越性。 关键词包括“大尺度”，这可能意味着该算法适用于大范围的测量场景，而且其在实际应用中具有广泛的价值。此外，论文还可能涉及到了误差分析、滤波理论、运动学模型等相关内容，这些都是为了优化wMPS系统的性能，实现高精度的动态跟踪定位。 这篇2012年的研究论文为动态测量领域提供了一种新的、精确的跟踪定位方法，将最小二乘法与卡尔曼滤波相结合，有效解决了运动物体的测量误差问题，对于提高网络式测量系统的效能具有重要意义。这一成果不仅对于工程技术领域的实践者，也对于相关领域的研究人员有着重要的参考价值。