DTV-GPS混合定位与Kalman滤波：提升边缘地带运动目标跟踪精度

DTV-GPS技术对边缘地带运动目标的定位跟踪研究主要关注在解决GPS信号在城市边缘和山区等信号盲区的定位难题。论文首先采用了DTV-GPS混合定位技术，这种技术结合了数字电视信号的优势，即使在信号强度较弱的区域也能提供额外的位置信息，弥补了传统GPS在这些环境下的不足。由于电视信号通常在山顶或其他高处发射，其覆盖范围广泛，使得在电视信号覆盖范围内能够实现无缝定位。 在定位过程中，论文特别关注运动目标的轨迹建模，因为它对定位精度和算法效率有直接影响。作者选择了一种U型山路的机动模型，考虑到这种场景下GPS信号的不连续性和不确定性。通过利用卡尔曼滤波算法，论文实现了对运动目标的精确跟踪。卡尔曼滤波是一种递归最小二乘估计算法，它在处理动态系统中噪声和不确定性时表现出色，有助于减小跟踪误差并快速收敛。 仿真结果显示，经过卡尔曼滤波处理后的目标轨迹与真实运动轨迹非常接近，误差控制在10米左右，满足了定位精度的要求。这证明了所设计的U型山路机动模型与实际场景相吻合，使得算法易于理解和实施。此外，仿真过程中滤波过程的稳定性以及较快的收敛速度，都显著提高了系统的实时性和定位精度，从而提升了运动目标跟踪的整体性能。 这项研究不仅解决了边缘地带定位问题，还强调了运动模型选择的重要性，以及如何将复杂的卡尔曼滤波算法应用到实际场景中以提高定位精度。这为移动目标跟踪技术的发展提供了新的思路和实用方案，具有较高的实用价值和理论意义。