卡尔曼滤波器参数训练设计与应用

"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。