自适应GPS定位：扩展卡尔曼滤波对抗多径误差

"本文主要研究了自适应GPS扩展卡尔曼定位算法，针对GPS定位中由于多径效应导致的定位误差，尤其是静态环境中的零频差短多径问题，提出了一种新的自适应估计多径残留的扩展卡尔曼滤波(ARKF)算法，以抑制定位拖尾现象。文章首先建立了基带多径抑制后的多径残留模型，模型显示多径误差呈现出‘矩形’型分布。然后，设计了一种方法，通过在拟合窗口内估算伪距测量误差的均值和标准差，将其作为EKF算法的测量误差协方差矩阵，从而实现在EKF中对多径的动态估计。仿真结果证明了提出的ARKF算法能够有效地抑制零频差短多径的影响，提高了定位精度。" 全球定位系统(GPS)是现代导航和定位的关键技术，但在实际应用中，多径效应是影响其性能的重要因素。多径是指GPS信号到达接收机时，除了直达路径外，还会经过反射、折射等路径，这些路径上的信号与直达信号混合，导致定位误差。尤其是在静态环境下，零频差短多径效应尤为显著，容易造成定位拖尾，降低定位质量。 为了解决这个问题，本文引入了扩展卡尔曼滤波(EKF)的概念。EKF是一种在线性化非线性系统的状态空间模型基础上，结合卡尔曼滤波理论的优化方法，适用于处理GPS定位这类非线性问题。在传统的EKF中，通常假设测量误差服从期望为零的高斯分布，但实际的零频差短多径误差并非如此，其均值可能不为零，因此需要一种自适应的方法来估计这一误差。 文中提出的自适应估计多径残留的EKF算法，首先量化了基带多径抑制后的多径残留模型，模拟了多径误差在特定时间段内的“矩形”分布特征。然后，通过在拟合窗口内估计伪距测量误差的统计特性，如均值和标准差，这些参数被用来更新EKF的测量误差协方差矩阵。这种方法使得EKF能够动态地适应多径环境的变化，更准确地估计出系统状态。 仿真结果验证了该算法的有效性，表明ARKF算法在抑制零频差短多径影响方面表现出色，能够显著提高静态环境下的定位精度。这为GPS定位系统在复杂环境中的应用提供了新的解决方案，有助于提升定位服务的可靠性和准确性。