基于非线性滤波和平滑相迭代的 GPS 定位估计算法

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基于扩展Kalman滤波的GPS定位算法研究

基于扩展Kalman滤波的GPS定位算法研究GPS定位算法是现代导航系统中的重要组成部分，其精度直接影响到车辆的位置准确性、导航指引的正确性以及整个系统的性能。

虽然传统的Kalman滤波算法已经被广泛应用于GPS定位中，但是在特殊场景下，其精度还是有限。

因此，本文将介绍基于扩展Kalman滤波的GPS定位算法研究进展。

1. GPS定位原理及基本流程GPS定位系统基于卫星发射信号和地面接收器接收信号的时间差测量来确定接收器的位置。

GPS基本流程如下：首先，接收器与卫星之间通过微波通信建立联系。

接收器接收从卫星发送的导航信号，并记录其时间信息。

接收器将测量到的信号传输时间与卫星发射信号的时间进行比较，从而计算出信号传播的时间差。

每个卫星都有自己的坐标，这个卫星通过可见性能够被确定，并且相应的位置信息会被传输回地面接收器。

由于接收器记录了至少三个卫星信号的时间信息，因此可以使用数学方法推导出接收器的位置坐标。

在实践操作中，这个方法会考虑到信号传播的时间以及各种噪声的影响，最终得到卫星定位及地球表面物体的坐标信息。

GPS定位算法的最终结果质量与GPS接收机的设计和信号处理算法有关。

2. 传统Kalman滤波算法在GPS定位中的应用Kalman滤波是一种最优估计过程，用于估计具有内部噪声和外部力影响的系统的状态变量。

Kalman滤波包括两个步骤：预测和修正。

预测步骤利用系统动力学方程来预测下一个时刻的状态变量。

修正步骤则使用测量方程将观测数据与预测结果进行比较，计算出评估误差，并将其用于调整预测值，得到更精确的结果。

在GPS定位中，传统Kalman滤波算法的基本思路是基于GPS信号的三个度量值，即码伪距、载波相位和多普勒频率，将其作为状态向量，建立状态方程和观测方程，然后利用Kalman滤波算法进行状态估计。

然而，Kalman滤波算法对于状态变量的线性性、高斯性等有一定的前提条件。

在实践中，GPS信号在传输过程中会受到多种噪声的干扰，使得传统Kalman滤波的预测结果精度有限。

基于非线性滤波算法的高动态GPS定位模型

ｂｅｒｂｕｓｎｅｓｌｏｔｓ．
ＫＥＷＯＲ：ｉｙａｃＧｏａｐｓｉｎｎｓｍ（Ｐ）ＰｓｉｉｇｄｌＵｓｅｔａａｌｒＵＦＹＤＳＨｇｄｎｍｉ；ｌｌｏｉｏｉｇｓｔＧＳ；ｏｉｏｎｅ；ｎｃｎｅＫｌｎｆｔ（Ｋ）ｈｂｔｙｅｔｎｍｏｄｍｉｅ
ＦＡＮｏ．ＭＡ０ＴａＸｕ —ｃｕｈ
（ｅｔｆｎｔｍｎＳｉｃＥｇｅｒｇＳａｇａＪｏｎｎ．ｈｎｈｉ０２０，ｈｎ）Ｄｐ．ｏＩｓｕｅｔｃｅｅ＆ｎｉｅｎ，ｈｎｈｉｉｔｇＵｉ，Ｓａｇａ２０４Ｃｉａｒｎｎｉａｏｖ
为了解决最小二乘法解算精度较低、系统的鲁棒性不强等缺陷，人们在定位解算环节引入了非线性滤波器。通用的基于过程的ＧＳ系统的状态变量如下：Ｐ
＝
通过用户过程模型可以将非线性滤波器引入至ＧＳ定Ｐ位解算环节。比较常用的有扩展卡尔曼滤波器（ｘｅｄｄＥｔｅｎ
０Ｑ１Ｑ２ＯｌＯｌ１０ＱｌＱ２０２１２
ＯＯＯＯＯ０００００
空间位置坐标和时间偏差四个未知数，以需要至少四颗卫所星的信息，过泰勒一阶展开式线性化，通利用最小二乘法求出未知量Ｊ。该算法的优点是快速、简单、易于实现，点是缺定位精度不高，位稳定性不强。定
２ＧＰＳ定位算法
２１采用最Ｉ－乘法．Ｊ＂￣Ｑ＝
０

GPS定位中非线性与线性模型参数估计方法的选择

ｌｔｅＴｅｓｃｉｌ．ｔｈｅｏｎｄｉａｖｎｔｏｈｔｅｓｎｇｅｐｉｔｐｓｔｏｎｎｅｕｌｓａｅａｐｔｄｏｒａｐｒｘｉａｅｃｒｎａｅ，ｔｅｓｔｔｅｅｕｇｉｌｎｈｈｈｏｏｉｉｉｇｒｓｔｄｏｅｆｐｏｍｔｏｏｄｒｉｔｓｈ
ｄｕｌｉｅｅｃａｒｒｐａｅｐｓｔｎｎｄｌ，ｈｅｅｔｎｏｏｌｅｄｌｒｌｅｄｌｓｄｃｄｄｗｈｎｏｂｅｄｆｒｎｅｃｒｉｈｓｏｉｏｉｇｍｏｅｓｔｅｓｌｃｉｆｎｎｉａｍｏｅｎａｍｏｅｅｉｅｅｅｉｏｎｒｏｉｒｉｈｒｃｓｏｆａｐｏｉｔｏｒｉａｅｆｔｅｒｖｒｓａｉｓｄｆｅｅｔｈｏｇｏａｏ，ｔｒｌｏｔｅｐｅｉｉｎｏｐｒｘｍａｅｃｏｄｎｔｓｏｈｏｅｔｔｎｉｉｆｒｎ．Ｔｒｕｈｃｍｐｒｓｎｈｅｅａｅｓｍｅｏｉｃｎｌｓｏｓｂｉｇｄａ．ｅｆｓａｅｎｎｉｅｒｔｆｏｃｕｉｎｅｎｒｗｎＴｈｒｔｓｔｔｏｌａｉｏＳｄｕｅｄｆｅｅｃａｄｒｐａｅｐｓｔｎｎｄｌｓｉｉｈｔｈｎｙＧＰｏｂｌｉｒｎｅｃｒｅｈｓｉｏｉｇｍｏｅｆｏｉｉ
维普资讯 http://ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
６２
四Ｊ测绘第３卷第２期２０年４月Ｉｌ１０８

基于小波算法GPS时间序列非线性信号的提取

基于小波算法GPS时间序列非线性信号的提取时间序列分析是我们大地测量工作这一项重要工作，而选择关键的数据处理方法至关重要，本文提出了应用小波分析方法进行GPS时间序列分析，通过实际的数据分析，得出了小波分解应用于GPS时间序列的可靠性。

标签：时间序列分析GPS 小波分解1绪论时间序列是地学研究中经常遇到的问题。

在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。

其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；频域分析虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。

小波变换是八十年代后期发展起来的一种处理非平稳信号的应用数学分支，是建立在泛函分析、Fourier 分析、样条分析及调和分析基础上的新的分析处理工具，是近年来国际上一个非常热门的研究领域。

本文提出了应用小波分析方法进行GPS时间序列分析，通过对实际的数据进行分析，得出了小波分解应用于GPS时间序列的可靠性。

2小波分析基本原理2.1小波函数3小波时间序列处理分析本文选取了GPS时间序列IGS-LHAZ测站，其中序列的获取是通过GAMIT/GLOBK软件解算平差后获取的，该序列已通过预处理，主要是剔除了一些突跳和缺失的值，这一步对于后续分析至关重要。

通过小波分解滤波后得出如图1所示的两个序列，其中信号1是滤掉高频信号后即信号2得出的主信号，也是我们所关注的信号。

4结论GPS时间序列中的周期信号可看作是一时间序列的信号，而且高频信号会随时间和空间变化，同时还受多种复杂的外界环境的影响，比如风力、温度、大气折射等，导致真实信号有比较大随机性，使得一定量的噪声会掺杂在解算出来的周期信号里，最终影响人们对时间序列趋势的判断。

因此在GPS时间序列分析前，对信号进行滤波处理就显得十分的重要了。

本文通过小波分析法对GPS时间序列进行分析，得出了滤波信号，同时对分解的信号进行重构验证了改方法的可靠性。

参考文献[1]何永红，文鸿雁，靳鹏伟.第二代小波在GPS 双差观测值消噪中的应用[J].大地测量与地球动力学，2010，（3）：92-95.[2]文鸿雁.小波多分辨分析在变形分析中的应用[J].地壳形变与地震，2000，20（3）：27-32.[3]文鸿雁.基于小波理论的变形分析模型研究：[博士学位论文] .武汉大学，2004.。

GPS导航滤波器算法优化研究

GPS导航滤波器算法优化研究李沁雪【摘要】引入一种动态性能较优的无偏导滤波器,针对其在GPS导航系统线性状态时的低精度表现,对单一的导航滤波器进行改进.采用一种组合滤波结构,根据GPS 接收机的输出状态来进行线性及非线性滤波器的切换滤波.其中,线性滤波器采用优化的传统卡尔曼滤波器,并在仿真实验中验证其线性滤波优势;非线性滤波器采用了无偏导滤波器.车辆仿真实验表明,这种线性-非线性组合滤波器的误差低,运算量较小,整体滤波性能比单一滤波器高.【期刊名称】《广东石油化工学院学报》【年(卷),期】2010(020)003【总页数】4页(P26-29)【关键词】无偏导;线性;单一;组合滤波;非线性【作者】李沁雪【作者单位】茂名学院,计算机与电子信息学院,广东,茂名,525000【正文语种】中文【中图分类】P228车辆在城市道路行进过程中,大多是动态过程,夹杂静态过程(遇交通红灯)。

而车辆动态行进过程属于强非线性过程,加上 GPS单独导航存在遇遮挡物(高楼、立交桥等)引起导航信号失锁、定位精度无法满足应用需求等缺陷。

因此GPS往往和其他辅助导航系统一起组合进行导航,为了取得高精度的组合导航动态定位性能,如何选择高精度的动态滤波器是近20年来各国学者研究的重点。

通过对各种动态滤波器,即非线性滤波器,进行分析比较,选择了一种非线性滤波性能较优的无偏导动态滤波器。

与此同时,针对动态滤波器静态滤波性能下降的情况,采用了一种组合滤波器,对动、静态滤波自动进行滤波器的选择及切换,提高导航滤波器在各种机动情况下的综合滤波能力,以达到提高GPS导航精度的目的。

自经典的非线性滤波器EKF(Extended Kalman Filtering)提出以来,就有众多学者就非线性状态估计算法,即动态滤波器做深入的研究。

组合导航系统滤波器从算法上可以分为线性方法和非线性方法两大类,从结构上则分为集中式处理和分散化处理两种[1]。

线性的集中处理技术主要指Kalman滤波,线性、分散化的处理技术的代表是分散化估计理论和并行Kalman滤波技术。

基于车载GPS导航的非线性动态滤波算法

基于车载GPS导航的非线性动态滤波算法余娅;李军【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2012(40)11【摘要】In order to increase the positioning accuracy of the vehicle navigation, the nonlinear dynamic filter algorithm is presented based on the Global Positioning System. The method sets up the dynamic positioning model of the vehicle navigatioa According to nonlinear equation it can obtain accurate mean and variance of the posterior probability density function,and can correcte the positioning accuracy of the vehicle navigation. Simulation results indicate that this method overcomes the distortion of problems caused by the spread filter of the dynamic GPS positioning information and improves the precision of the filter.%为了提高车载导航定位精度,根据全球定位系统(GPS)的特点,在分析线性滤波算法缺陷的基础上,建立了车载导航动态定位模型,并在通过准确获取后验概率密度函数的均值和方差经过非线性变换修正导航定位位置,给出了一种非线性动态滤波算法.仿真实验表明,与卡尔曼滤波相比,该方法能克服了滤波发散导致结果失真的问题,提高滤波的精度,解决线性滤波算法发散的缺陷.【总页数】4页(P25-28)【作者】余娅;李军【作者单位】湖北民族学院信息工程学院恩施445000;湖北民族学院信息工程学院恩施445000【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于卡尔曼滤波的车辆动态导航定位滤波算法 [J], 曾洁;尤国红;贾士杰;魏梅;陈少华2.基于非线性滤波算法的高动态GPS定位模型 [J], 范韬;茅旭初3.基于GNSS动态定位的非线性滤波算法 [J], 戴卿;常允艳4.车载GPS／DR组合导航系统的厂家及其滤波算法 [J], 吴秋平;万德钧5.车载GPS/DR组合导航系统Minimax滤波算法 [J], 宋光明;周战馨;宋建社因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

gps卡尔曼滤波算法

GPS卡尔曼滤波算法1. 引言GPS（全球定位系统）是一种用于确定地球上特定位置的导航系统。

然而，由于多种原因，例如信号遮挡、信号弱化和传感器误差，GPS定位结果往往存在一定的误差。

为了提高GPS定位的准确性和稳定性，可以使用卡尔曼滤波算法对GPS数据进行处理。

卡尔曼滤波算法是一种用于估计系统状态的最优滤波方法。

它结合了系统的动力学模型和观测数据，通过递归计算得到系统状态的最优估计。

在GPS定位中，卡尔曼滤波算法可以用于对位置、速度和加速度等状态量进行滤波和预测，从而提高定位的精度和稳定性。

本文将介绍GPS卡尔曼滤波算法的原理和实现步骤，并通过示例代码演示其应用。

2. GPS卡尔曼滤波算法原理GPS卡尔曼滤波算法的原理基于以下假设和模型：•系统模型：系统的状态变量可以用状态方程描述，例如在GPS定位中，可以使用位置、速度和加速度等状态变量来描述系统状态的变化。

状态方程通常是一个动力学模型，描述系统状态的演化规律。

•观测模型：系统的观测数据与状态变量之间存在线性关系。

例如在GPS定位中，可以使用卫星测量的距离数据与位置变量之间的线性关系来描述观测模型。

•噪声模型：系统的状态方程和观测模型中存在噪声，噪声可以用高斯分布来描述。

在卡尔曼滤波算法中，假设噪声是零均值、方差已知的高斯白噪声。

基于以上假设和模型，GPS卡尔曼滤波算法可以分为以下几个步骤：步骤1：初始化首先需要对卡尔曼滤波算法进行初始化。

初始化包括初始化状态向量和协方差矩阵。

状态向量包括位置、速度和加速度等状态变量的初始值。

协方差矩阵描述状态向量的不确定性，初始时可以假设状态向量的不确定性为一个较大的值。

步骤2：预测在预测步骤中，根据系统的动力学模型和状态方程，使用状态向量的当前值和协方差矩阵的当前值来预测下一时刻的状态向量和协方差矩阵。

预测过程中还需要考虑控制输入，例如在GPS定位中可以考虑加速度的输入。

预测步骤的数学表达式如下：x_hat = F * x + B * uP_hat = F * P * F^T + Q其中，x_hat是预测的状态向量，F是状态转移矩阵，x是当前的状态向量，B是控制输入矩阵，u是控制输入，P_hat是预测的协方差矩阵，Q是过程噪声的协方差矩阵。

基于非线性卡尔曼滤波的车辆定位优化算法

第２５卷第８期２０１５年８月
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
Ｖｏ１．２５Ｎｏ．８Ａｕｇ．２０１５
基于非线性卡尔曼滤波的车辆定位优化算法
卞月根，张伟
（南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京２１０００３）
摘要：智能交通系统（ＩＴＳ）是未来交通系统发展的重要趋势，为了实现智能交通所提供的各种功能，必须获知车联网中
车辆运动状态发生突变时，车辆定位精度有所下降。为了提高无迹卡尔曼滤波算法在车辆运动状态发生突变时的定位精度，文中将自适应的交互多模算法和无迹卡尔曼滤波算法相结合，进一步提高了车辆的定位精度，同时也更能适应车辆的各种机动运动状态。仿真实验结果表明，交互多模无迹卡尔曼滤波算法的定位精度相较于无迹卡尔曼，如何快速准确地实现车辆定位是现代智能交通系统所要研究的一个重要问题。实际系统中一般都是非线性系统，所以需要采用非线性的卡尔曼滤波算法。文中采用了非线性无迹卡尔曼滤波算法。无迹卡尔曼滤波在
ｍａｎｉｌｆｅｒｔｌｇａｏｉｔｒｈｍｉｓｄｅｃｌｉｎｅｄ．Ｄｕｅｔｏｉｍｐｒｏｖｉｎｇｈｅｔａｃｃｕｒａｃｙｏｆｖｅｈｉｃｌｅｐｏｓｉｉｔｏｎｗｈｉｌｅｈｅｔｖｅｈｉｃｌｅｉｓｍｏｔｏｒ－ｄｉｒｖｅｎ，ｈｅｔｉｎｔｅｒａｃｉｔｎｇｍｕｌ－ｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｈｔｔｈｅｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｉｆｌｔｅｉｎｒｇ．Ａｔｈｅｔｓａｍｅｔｉｍｅ，ｈｅｔｉｍｐｅｖｒｄｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｃａｎａｄａｐｔｏｔａｖａｒｉｅｔｙｏｆ

基于非线性滤波算法的目标跟踪技术比较研究

ＧｅＴｉａｎ＆ＴａｏＱｉｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｗｉｔｈｈｅｔｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔａｒｇｅｔｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｉｔｒｈｍｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎ
作者简介：葛田（１９８４一），女，安徽芜湖人，硕士，研究方向为计算机应用技术
基金项目：２０１５年度芜湖职业技术学院校级科研立项项目（Ｗｚｙｚｒ２０１５０６）；２０１４年度安徽省质量工程项目（２０１４ｚｙ０９０）；２０１２年度安徽省质量工程教研项目（２０１２ｊｙｘｍ６４５）
ａｃｃｕｒａｔｅｒｅｓｕｌｔｓ．Ｓｏｔｒａｃｋｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓｂｅｇａｎｔｏｓｔｕｄｙｈｅｔｉｆｌｔｅｉｒｎｇｒａｔｃｋｉｎｇｉｎｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍｓ，ｓｕｃｈａｓｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｉｆｌｔｅｒ，ｐａｒｔｉｃｌｅｉｆｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｅｔｃ．．Ｉｎｈｉｔｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｌａｔｅｓｔｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｒｅｇｓｓｏｆｔｒａｃｋｉｎｇｉｆｌｔｅｉｎｒｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｓｕｄｔｉｅｄ，ｎｄａｈｅｔｉｆｌｔｅｉｎｒｇｍｏｄｅｌｏｆｈｅｔｎｏｎｌｉｎｅｒａｉｆｌｔｅｉｎｒｇａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｎｃｏｍｐｌｅｘｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｓｓｔｕｄｉｅｄ．

基于非线性滤波和平滑相迭代的 GPS 定位估计算法

c t Rt
（5）
式中， Rt 为由时钟偏移引起的距离差。当接收到 n 颗（ n 3 ）卫星信号时，系统的测量值为：
zt [ 1t , 2t ,
nt , D1t , D2t
Dnt ]T
（6）
2 UKF 算法
UKF 算法是基于 UT (Unscented Transform) 变换的最小方差估计，由 Julier 等人在 1995 [4] 年首先提出。其主要思想是逼近一种分布要比逼近任意的非线性函数更容易，因此对于非线性的随机变量传递 yt h( xt , vt ) ，可以按式（7）选择一组采样点 t ,使其样本均值和协
it rt rit c t it vit
( X t X it ) 2 (Yt Yit ) 2 ( Z t Z it ) 2 c t it vit
式中： X t 、Yt 、Z t 为接收机在 t 时刻的位置坐标； X it 、Yit 、Z it 为 t 时刻第 i(i 1, 2, 颗卫星的位置坐标； rt 为接收机的位置矢量； vit 为通道 i 的测量白噪声。
滤波进行位置解算，实验结果表明该模型虽然是一种有效的方法，定位估计结果明显优于传 [3] 统的最小二乘估计，但由于雅克比矩阵仅是测量方程的泰勒一阶展开，所以定位精度低于 100 米（有 SA 干扰）。随着对定位精度要求的提高和滤波理论的逐步完善，特别是 UKF 的出现，该模型得到进一步改进，文献[2]建立了非线性的 GPS 定位模型，不需线性化测量方程， UKF 通过确定性采样得到的采样点来表示系统的统计特性, 高斯随机变量通过非线性方程直接传递,避免了系统模型线性化引入的误差和求解雅克比矩阵的繁琐计算过程，所以定位精度得到进一步提高。然而，无论是 EKF 还是 UKF，当前估计值均来自于前一时刻“历史记录”的递推和当前观测量对递推值的修正。作为当前时刻状态估计的起始值，前一时刻状态估计的精确与否直接影响到当前时刻的估计精度，而且估计值对单一时间点的测量误差扰动非常敏感，故要进一步提高定位精度，应通过提高每次滤波递推的起始值精度。本文提出将后向卡尔曼平滑算法融合到前向卡尔曼滤波过程中，二者交替迭代，通过后向平滑算法为前向滤波提供较高精度的起始值。实验结果表明，滤波平滑相迭代的方法不仅提高了滤波初始值的精度，而且后向平滑将“未来”的观测值信息融入当前估计值中，使得滤波曲线变得更加平缓，该方法既在验后数据处理中体现出优越性，又能保证定位的实时性。

船舶动力定位非线性自适应滤波算法

船舶动力定位非线性自适应滤波算法船舶动力定位非线性自适应滤波算法是一种用于处理海洋中船舶位置信息的先进技术。

该算法基于非线性自适应滤波理论，可以有效地降低数据噪声，提高定位精度，增强船舶控制系统的自适应性。

本算法采用海洋环境下常用的GPS+惯性导航系统（INS）作为数据输入源。

首先，将GPS和INS获得的数据分别进行数据处理，分别得到船舶的位置和姿态信息。

然后，将两种数据输入至非线性自适应滤波器中进行处理。

非线性自适应滤波器是一种基于自适应反馈控制理论的滤波器，它可以根据输入信号的特征自动调节其滤波器参数。

在此算法中，非线性自适应滤波器主要用于对数据进行滤波处理，去除噪声干扰并提高船舶位置及姿态信息的精度。

具体来讲，本算法采用基于神经网络的非线性自适应滤波器。

神经网络模型能够在不事先指定滤波器参数的情况下，自动地通过学习输入信号的特征并生成合适的滤波器权重。

因此，本算法可通过神经网络模型自适应地调整滤波器参数，从而实现非线性滤波过程。

在滤波器训练过程中，本算法采用递归最小二乘法（RLS）算法进行数据拟合和参数估计。

该算法能够对数据进行递归估计和逐步优化，以提高滤波器的泛化能力和适应性。

本算法具有以下优点：一、采用非线性自适应滤波器，能够自动调节滤波器参数，提高滤波精度；二、采用基于神经网络的非线性自适应滤波器，能够提高模型学习和预测能力；三、采用递归最小二乘法算法进行参数优化，能够提高滤波器的稳定性和可靠性；四、提高滤波器的自适应性和适应性，从而提高船舶控制系统的精度和可靠性。

综上所述，船舶动力定位非线性自适应滤波算法是一种先进的海洋船舶定位技术，它采用非线性自适应滤波器进行数据处理，能够有效地去除数据噪声，提高定位精度，从而增强船舶控制系统的自适应性。

在大数据时代，数据已经成为了推动科技进步的基石，通过对相关数据进行分析，可以获得更深入的洞察和更精准的判断。

以下是一些列出的相关数据并进行分析：1.全球气温变化数据。

基于非线性卡尔曼平滑的GPS定位估计方法

3 平淡卡尔曼平滑用于单机 GP S定位
3. 1 测量模型
通过 GPS导航信息的星历数据可以计算出卫星位置。采用伪距与多普勒频移作为观测量。其中, 星历补偿后的伪距中存在非白噪声误差 Eit, 进一步假定每个卫星的测量是独立的, 非白噪声可以用一阶高斯 ) )) 马尔可夫过程建模。
收稿日期: 2006 - 11 - 13 修回日期: 2006 - 11 - 23
的, IL S和 EKF均采用一阶泰勒展开进行线性化, 这样不可避免的引入了线性误差。当线性化假设不成立时, 还会使得 EKF 性能下降甚至造成发散。文献 [ 2] 介绍了利用平淡卡尔曼滤波 ( U nscented K a lm an F ilter, UK F) 进行 G PS的定位估计, 同时改进了测量模型和状态模型 , UKF 在理论上具有运算简单和估计精度更高等特性, 能取得比 EK F更好的定位精度。
差。
这样, 针对 n 颗观察到的卫星, 系统的测量模型为
y t = [ Q1t, Q2t, ,, Qn t, D 1t, D 2t, ,, D nt ] T
( 4)
式中每个伪距和多普勒频移同每个能观测到卫星的不
UK S算法包含以下两个阶段: 滤波过程和平滑过程。
图 1 平淡卡尔曼平滑
向前滤波过程即 U KF 过程。UK F 算法是基于 UT 变化的最小方差估计, UT 变换通过计算一系列 sigm a 采样点, 使其样本均值和协方差与状态随机变量的均值 x和协方差 P 一致。通过将这些 s igm a采样点进行非线性变化从而得到样本预测值。滤波过程回避了由于采用 EK F算法需要将非线性方程转化为线性方程所带来的线性误差, 从而提高了精度。

基于粒子滤波的GPS定位解算方法

基于粒子滤波的GPS定位解算方法作者：王家治张璐孙荣樊玲来源：《科技资讯》2015年第22期摘要：针对GPS定位解算将非线性GPS伪距方程线性展开，产生较大定位解算误差的问题，采用粒子滤波算法定位解算伪距方程。

实验结果表明，基于粒子滤波的GPS定位解算优于卡尔曼滤波，有效提高了GPS导航定位的精度和可靠性。

关键词：GPS 粒子滤波非线性卡尔曼滤波中图分类号：P228 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）08（a）-0209-02随着全球定位系统（Global Position System，简称GPS）的广泛应用，GPS动态导航和定位需求的精度和稳定性越来越高，动态范围越来越大。

然而，GPS定位中存在诸多误差（测量误差和卫星位置误差）及不确定因素，极大地影响了GPS定位的精度和稳定性。

为了提高GPS定位的精度和稳定性，必须研究能有效克服误差和不确定因素影响的定位解算方法。

目前GPS定位解算方法中主要采用最小二乘迭代估计算法和扩展卡尔曼滤波算法，这两种方法均需要将非线性的GPS伪距方程进行线性展开，导致定位解算误差。

针对这一问题，该文采用能处理非线性、非高斯问题的粒子滤波算法定位解算伪距方程，该方法能克服误差和不确定因素的影响，进一步提高GPS导航定位的精度和可靠性。

1 粒子滤波算法在近二十年中，粒子滤波（PF）算法被广泛应用于视频检测[1]、雷达目标跟踪[2，3]、声纳探测[4]、等领域，解决非线性非高斯模型下的贝叶斯估计问题。

粒子滤波[5]算法用一组目标状态空间中的随机采样和它们对应的权值，来描述目标状态的后验PDF，其中表示权系数为的采样（粒子），表示从1时刻到时刻的状态序列，表示从1时刻到时刻的量测序列。

粒子权值满足求和为1，即，因此，目标状态的后验PDF可以近似为：（1）其中表示Dirac函数。

粒子权值的选择依据重要性采样原则[5]，在假设目标运动服从一阶马尔可夫过程，并且认为量测序列相互独立的情况下，粒子权重计算公式可写为：（2）由于跟踪问题关心的是目标的当前状态，即在每个时刻，仅需要边缘后验PDF，而之前的状态序列可以被“边缘化”处理。

卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究

卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究一、内容综述近年来，随着空间技术的迅速发展，卫星在通信、导航、气象、国防等方面都发挥着越来越重要的作用。

为了准确而稳定地获取卫星的各种信息，精确的卫星姿态确定与敏感器误差修正显得尤为重要。

针对这一问题，研究者们对卫星姿态确定与敏感器误差修正方法开展了广泛而深入的研究。

本文将对这些方法进行综述，从基本原理到算法实现，全面展现当前该领域的进展。

卫星姿态确定主要涉及到卫星位置和角度的确定，是卫星自主导航、控制与管理的基础。

卫星上通常设置有三轴陀螺仪和三轴加速度计等敏感器来测量卫星姿态变化，并通过滤波算法实现对姿态的精确估计。

在实际运行过程中，由于各种因素的影响，如敏感器的制造误差、环境条件变化等，会导致敏感器输出数据存在偏差，从而影响卫星姿态确定的精度和稳定性。

为了提高姿态确定的准确性，需要采用有效的误差修正方法对敏感器数据进行校正。

现有的误差修正方法可分为两类：基于统计的方法和基于模型的方法。

统计方法主要依赖于大量的历史数据，通过对数据进行拟合和预测来实现误差修正，但难以处理非线性关系和复杂动态环境。

而基于模型的方法则是利用系统内部的先验知识，建立误差模型进行误差修正，具有较强的实时性和适应性。

滤波算法作为一种高效的数值计算方法，已被广泛应用于卫星姿态确定与敏感器误差修正中。

通过对观测数据进行处理，滤波算法能够估计出卫星的实际姿态，并通过反馈控制进一步优化姿态估计精度，实现卫星的高精度、高稳定性的运行。

1. 卫星在现代通信、导航及遥感中的重要性近年来，随着空间技术的迅猛发展，卫星在现代通信、导航及遥感领域的应用越来越广泛，其重要性也日益凸显。

卫星通信技术的发展使得全球范围内的信息交流变得更加迅速和便捷，为全球信息化社会的建设提供了有力支持。

导航技术在军事、交通、消防、救援等领域发挥着越来越重要的作用，极大地提高了人们的出行效率和安全性。

卫星遥感技术在农业、林业、海洋、环境监测等领域的应用也为我们认识和改造世界提供了强大的手段。

一种改进的Camshift结合Kalman滤波的车辆跟踪定位算法-2019年精选文档

一种改进的Camshift结合Kalman滤波的车辆跟踪定位算法随着大数据、互联网快速发展，产生了海量的数据，越来越多城市道路、高速公路上的网络摄像头视频数据越来越多。

越来越多研究学者投入对道路交通车辆跟踪识别。

Yilmaz等学者[1]、Wang[2]和Wu等学者[3]从单网络探头和多摄像机跟踪方面对目标跟踪算法进行较为详细的研究，Huang等学者[4]、Andr-eopoulos等学者[5]、Zhang等人[6]对图像中的目标分类识别算法进行了研究。

通过对道路上车辆的速度研究，从相似车辆快速行驶到拥挤状态下的缓慢行驶。

提出一种对数型加权方法来改进kalman滤波算法对目标的预测，提高对目标位置预测的准确率，进而改进修正Camshift预测目标的位置，得到更好的车辆跟踪效果。

1 传统的车辆跟踪算法目前的车辆跟踪算法大都是改进的Kalman算法、粒子算法、均值漂移（Me-anshift）算法，本文采用改进后的Camshift结合kalman算法，能提高对运动车辆的实时跟踪，对速度时快时慢、车辆相似颜色和复杂背景下都能很好地进行车辆跟踪。

1.1 Kalman滤波Kalman滤波是一种线性滤波与估计预测方法。

Kalman滤波分为2个步骤[7]，预测（predict）和修正（correct）。

预测是基于上一时刻状态对下一时刻估计当前时刻状态，而修正则是综合当前时刻的估计状态与实际观测状态，估计出最优的状态。

预测与修正的过程如下：预测：2 Camshift算法Camshift算法[8]实际是自适应MeanShift的算法。

它首次由Gary提出和应用在人脸识别。

由于它是利用颜色的概率信息进行的跟踪，使得它的运行效率比较高。

Camshift算法的过程由下面步骤组成[15]：（1）根据搜索车辆确定初始车辆及其区域；（2）计算零矩阵，x和y的一阶矩阵：（3）确定车辆中心：（x0，y0）；（4）设定搜索区域颜色概率分布值，迭代搜索，直到其收敛或达到最大迭代次数。

gps卡尔曼滤波算法

gps卡尔曼滤波算法（实用版）目录1.卡尔曼滤波算法概述2.GPS 定位系统简介3.卡尔曼滤波算法在 GPS 定位系统中的应用4.卡尔曼滤波算法的优缺点5.总结正文一、卡尔曼滤波算法概述卡尔曼滤波算法是一种线性最优递归滤波算法，主要用于实时估计动态系统的状态变量。

它的主要思想是在预测阶段，使用系统模型和上一时刻的状态估计值，预测当前时刻的状态值；在更新阶段，将预测值与观测值进行比较，得到一个残差，根据残差大小调整预测值，以得到更精确的状态估计值。

二、GPS 定位系统简介全球定位系统（Global Positioning System，简称 GPS）是一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航定位系统。

GPS 允许用户在任何地方、任何时间获取其精确的三维位置、速度和时间信息。

三、卡尔曼滤波算法在 GPS 定位系统中的应用在 GPS 定位系统中，由于信号传播过程中的各种误差，如大气层延迟、多径效应等，使得接收到的 GPS 信号存在误差。

卡尔曼滤波算法可以用于对这些误差进行补偿，从而提高定位精度。

具体应用过程如下：1.初始化：设定初始状态的均值向量和协方差矩阵。

2.预测：使用 GPS 接收器提供的观测数据和系统模型，预测当前时刻的状态值。

3.更新：将预测值与实际观测值进行比较，得到一个残差，然后根据残差调整预测值，得到更精确的状态估计值。

4.重复步骤 2 和 3，直到达到预定的滤波阶数或达到终止条件。

四、卡尔曼滤波算法的优缺点优点：1.卡尔曼滤波算法可以实时处理数据，具有较好的实时性。

2.它能够对含有随机噪声的数据进行处理，并得到较为精确的结果。

3.对于非线性系统，可以通过线性化处理转化为线性系统，然后应用卡尔曼滤波算法。

缺点：1.卡尔曼滤波算法需要准确的系统模型，对于模型不准确或不稳定的系统，滤波效果会受到影响。

2.当系统状态变量的维数较高时，计算复杂度会增加，可能导致算法运行速度降低。

五、总结卡尔曼滤波算法是一种在 GPS 定位系统中应用广泛的实时滤波算法，可以有效地对 GPS 信号中的误差进行补偿，提高定位精度。

GPS定位与导航系统中的信号处理与算法优化研究

GPS定位与导航系统中的信号处理与算法优化研究在GPS定位与导航系统中，信号处理与算法优化是至关重要的研究领域。

GPS定位与导航系统已经成为现代社会不可或缺的一部分，应用广泛，包括航空、航海、汽车导航以及个人移动设备等。

然而，由于信号噪声、多径效应和干扰等因素的存在，GPS定位与导航系统的精度和可靠性仍然存在一定的挑战。

为了克服这些挑战，研究人员一直在致力于开发新的信号处理方法和算法优化技术。

首先，信号处理是GPS定位与导航系统中的一项基础工作。

接收到的卫星信号在传输过程中会受到天线、电缆和大气等因素的影响而发生损耗和失真。

因此，信号处理的首要任务是提取出原始信号中的有用信息并抑制噪声和干扰。

常用的信号处理方法包括滤波、解调、频率估计和时间同步等。

滤波是GPS定位与导航系统中最基本的信号处理操作之一。

通过滤波可以去除信号中的噪声和干扰，提高系统的可靠性和抗干扰能力。

常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和卡尔曼滤波等。

此外，解调也是信号处理过程中不可或缺的一环。

解调的目的是将接收到的信号从调制信号转化为原始信号，以提取出有用的导航信息。

解调方法主要包括波形解调和相位解调。

波形解调通过将信号与特定的参考波形进行相关计算，以提取出信号的幅度和角度信息。

相位解调则是通过测量接收信号的相位变化，实现信号的解调。

除了信号处理之外，算法优化也是GPS定位与导航系统中必不可少的一部分。

在GPS定位与导航系统中，最常见的算法就是卫星定位算法。

卫星定位算法基于接收到的卫星信号，通过计算卫星和接收器之间的距离来确定接收器的位置。

然而，由于信号传输中存在的误差和不确定性，卫星定位算法的精度和可靠性会受到影响。

因此，算法优化的目的是通过改进算法的设计和实现，提高定位的精度和可靠性。

目前，一些常用的算法优化技术已经应用于GPS定位与导航系统中。

例如，差分GPS技术通过在几个已知位置的参考站点上安装接收器，测量接收到的卫星信号与参考站点位置之间的差异，并将这些差异应用于待测站点的定位，以提高定位精度。

利用Kalman滤波修正卫星导航差分RTK定位坐标

利用Kalman滤波修正卫星导航差分RTK定位坐标随着卫星导航技术不断发展，差分RTK定位越来越成为了现代高精度测量的重要手段。

但由于信号传输的误差等因素的影响，差分RTK定位的精度仍然有待进一步提高。

Kalman滤波作为一种广泛应用的信号处理算法，被应用于卫星导航差分RTK定位结果的修正，已经取得了很好的效果。

Kalman滤波原理是基于盲目滤波的思想而得到的，是一种将连续时间的观测值利用某些模型来预测下一步状态的算法。

其实质就是将之前的估计结果和当前的观测结果结合起来，得到一个更准确的估计。

在卫星导航差分RTK定位中，Kalman滤波的作用就是对测量数据进行平滑处理，使得差分RTK定位的精度得到更显著的提升。

常见的Kalman滤波模型包括线性模型和非线性模型两类。

差分RTK定位中，由于卫星信号的传播路径被大量障碍物所截断，导致测量值存在着显著的不稳定性。

因此，需要采用非线性Kalman滤波模型进行修正。

该模型能够通过多次迭代，将多余的误差进行过滤，从而得到更为准确的测量结果。

以位姿状态估计为例，Kalman滤波可用于对卫星导航差分RTK定位坐标进行修正。

在该应用场景下，可以将卫星导航定位结果与惯性测量单元（IMU）测量的姿态数据进行结合，得到更高精度的坐标。

例如，差分导航定位结果和IMU姿态轨迹数据可以分别用来更新误差相关的方差，并计算出最终位置状态的估计值。

这种结合的方法解决了卫星导航系统定位精度受到环境影响而不稳定的问题，提高了差分RTK定位的准确性。

总之，利用Kalman滤波对卫星导航差分RTK定位坐标进行修正，在定位过程中能够起到重要的作用。

通过多次迭代，能够去除多余的误差，提高卫星导航系统的精度和稳定性，在大量实际应用中，已经取得了良好成果。

一种用于GPS定位估计滤波算法的非线性模型

一种用于GPS定位估计滤波算法的非线性模型
茅旭初;Wada Massaki;桥本秀纪
【期刊名称】《上海交通大学学报》
【年(卷),期】2004(38)4
【摘要】提出了一种将现代非线性滤波技术用于GPS定位估计的方法,该方法可用于低价位的单机GPS接收器的定位,提高它们的定位精度和鲁棒性.应用该方法,根据单机GPS的原始数据、伪距和多普勒频移进行定位估计,开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型,该非线性模型具有随观察到的卫星数量而改变状态和测量元个数的动态特性.运用一种新型的非线性滤波-平淡卡尔曼滤波求解该模型.GPS定位实验结果表明,与通用的最小二乘迭代法或直接从接受机获得的结果相比,所提出的非线性模型得出的滤波估计结果具有较高的精度和鲁棒性.
【总页数】6页(P610-615)
【关键词】全球定位系统;扩展卡尔曼滤波;平淡卡尔曼滤波
【作者】茅旭初;Wada Massaki;桥本秀纪
【作者单位】东京大学生产技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN967.1
【相关文献】
1.一种用于高动态GPS频率估计的滤波算法 [J], 朱云龙;杨东凯;柳重堪
2.一种抑制符号速率估计背景色噪声的非线性滤波算法 [J], 刘双平;闻翔;金梁
3.基于非线性滤波算法的高动态GPS定位模型 [J], 范韬;茅旭初
4.GPS定位中非线性与线性模型参数估计方法的选择 [J], 常志巧;郝金明;李俊毅
5.恶劣环境下GPS定位估计滤波算法的非线性模型 [J], 武静;茅旭初
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