卡尔曼滤波器参数训练设计与应用
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更新于2024-08-10
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"2参数训练卡尔曼滤波器设计-cc3200实验指导书"
在数字罗盘航向校准中,卡尔曼滤波器是一种重要的工具,用于提高航向值的精度。该实验指导书针对的是CC3200平台,主要涉及传感器辅助室内定位(PDR算法)中的数据处理部分。罗盘输出的航向值是实时导航的关键,通过计算Heading的平均值、DiffH(相邻帧航向差值)以及STDH(标准差),可以评估罗盘数据的质量。
1. 质量评估算法:
- Heading是每秒罗盘输出航向的平均值。
- DiffH是当前帧和前一帧航向值的差值。
- STDH表示罗盘输出航向值在1秒内的标准差。
- DC Quality分为Good和Bad,前者表示数据可用于训练,后者则表示数据不可用。
- 如果STDH超过10度,说明可能存在快速转向或强磁干扰,数据质量被标记为Bad。
- 若DiffH超过20度,连续三帧的数据质量均设为Bad。
2. 参数训练卡尔曼滤波器设计:
- 在线训练过程中,评估出的高质量样本输入到卡尔曼滤波器中,更新模型参数。
- 通过比较状态向量的统计值,判断模型训练是否达到预期的校准精度要求。
- 状态向量X由五个校准系数构成,包括 Bias, CD 和 E。
- 观测向量Z由校准后的航向值和原始航向值组成。
- 状态方程遵循线性关系,加上噪声项。
- 观测方程使用特定的数学表达式。
- 动态噪声矩阵设置为对角阵,对角元素为0.0001。
- 初始状态向量Xo设为全零向量,状态向量估计方差阵PO为对角元素为1000的对角阵。
- 测量噪声矩阵根据观测向量的方差确定,实验中选择为(50)²。
这篇博士论文进一步探讨了基于GPS和自包含传感器的行人室内外无缝定位算法。作者陈伟在导师王建宇研究员和傅忠谦副教授的指导下,研究了如何在GPS信号受阻的情况下,利用其他传感器如罗盘来实现准确、连续的定位服务。论文强调了在城市峡谷和室内环境下,由于GPS信号的衰减,需要开发新的定位技术来弥补这一不足。通过结合GPS和其他传感器的数据,该研究旨在提供一种可靠且连续的行人定位解决方案。
2024-01-12 上传
2023-10-28 上传
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马运良
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