基于模糊逻辑的自适应强跟踪卡尔曼滤波在GPS定位中的应用
卡尔曼滤波在跟踪中的应用
卡尔曼滤波在跟踪中的应用卡尔曼滤波在跟踪中的应用1. 引言在当今信息爆炸的时代，跟踪技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
从物流追踪到电子支付，从目标检测到自动驾驶，跟踪技术在各种领域中发挥着重要的作用。
其中，卡尔曼滤波作为一种经典的统计优化方法，在跟踪问题中具有卓越的应用效果和广泛的适用性。
2. 卡尔曼滤波的原理和特点卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的递推滤波算法，它通过对系统的状态和观测进行联合估计，实现对系统状态的精确跟踪。
其基本原理是利用系统状态的先验估计和观测量进行状态修正，从而实现对系统状态的优化估计。
卡尔曼滤波具有以下几个特点：2.1 数学模型简洁：卡尔曼滤波基于线性系统和高斯分布假设，使得系统的描述更加简洁，计算效率更高。
2.2 递推更新：卡尔曼滤波通过递推的方式，根据当前的状态估计和观测量，得到下一时刻的状态估计，实现对系统状态的连续跟踪。
2.3 优化迭代：卡尔曼滤波通过最小化均方误差来优化状态估计，在迭代过程中不断调整估计的准确性，使得跟踪效果更加精确。
3. 卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用3.1 运动物体跟踪：卡尔曼滤波在运动物体跟踪中具有广泛的应用。
通过结合系统的动态模型和观测模型，卡尔曼滤波可以预测运动物体的位置、速度等状态，并不断修正估计结果，从而实现对运动物体的准确跟踪。
3.2 目标检测与识别：卡尔曼滤波在目标检测与识别中属于一种重要补充手段。
通过将卡尔曼滤波与其他目标检测算法相结合，可以提高目标检测的精度和鲁棒性，有效应对目标尺度变化、遮挡等问题。
3.3 自动驾驶：卡尔曼滤波在自动驾驶系统中扮演着关键的角色。
通过对车辆状态实时跟踪和预测，卡尔曼滤波可以实现对车辆行驶路径、速度等参数的估计，从而辅助驾驶决策和行驶控制。
4. 个人观点和理解作为一种经典的统计优化方法，卡尔曼滤波在跟踪问题中的应用具有独特的优势。
相比于其他跟踪算法，卡尔曼滤波具有数学模型简洁、计算效率高、递推更新和优化迭代等特点，能够在动态环境中实现对目标位置、速度等状态的精确跟踪。
卡尔曼滤波在室内定位系统实时跟踪中的应用
总之，卡尔曼滤波作为一种最优估计方法，在卫星导航中具有重要的作用和 应用价值。随着卫星导航技术的不断发展，卡尔曼滤波的应用前景将更加广阔。
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卫星轨道估计是卫星导航中的重要问题之一。由于卫星受到各种力的作用， 其位置会发生变化，因此需要不断地对卫星的位置进行估计和修正。卡尔曼滤波 通过对卫星的位置、速度和加速度等状态变量进行估计，可以准确地预测卫星的 位置，从而提高卫星导航的精度。
2、接收机位置估计
在卫星导航中，接收机的位置是导航解算的重要参数之一。卡尔曼滤波通过 对接收机的位置、速度和加速度等状态变量进行估计，可以准确地预测接收机的 位置，从而提高卫星导航的精度。
卡尔曼滤波在室内定位系统实 时跟踪中的应用
目录
01 引言
03 卡尔曼滤波原理
02 背景 04 参考内容
引言
随着科技的不断发展，室内定位系统越来越受到人们的。在室内环境中，由 于信号遮挡、多径效应等因素的影响，室外定位技术往往无法达到理想的效果。 因此，研究人员开始探索卡尔曼滤波在室内定位系统实时跟踪中的应用。本次演 示将介绍卡尔曼滤波的基本原理、优点和缺点，并详细探讨其在室内定位系统实 时跟踪中的具体应用方法、处理流程和效果分析。
一、卡尔曼滤波原理
卡尔曼滤波是一种基于线性动态系统的最优估计方法。它通过建立系统模型， 利用观测数据对系统状态进行最优估计，从而实现对系统状态的准确描述。在卫 星导航中，卡尔曼滤波可以用于估计卫星的位置、速度和加速度等状态变量，从 而提高导航精度。
二、卡尔曼滤波在卫星导航中的 应用
1、卫星轨道估计
卡尔曼滤波理论在电力系统故障诊断中具有广泛的应用。通过对电力系统的 运行状态进行实时监测，利用卡尔曼滤波理论对采集到的数据进行分析，可以有 效地识别和诊断电力设备的故障。例如，赵明等（2018）提出了一种基于卡尔曼 滤波理论的变压器故障诊断方法，该方法能够有效地提高故障诊断的准确性和效 率（赵明等，2018）。
卡尔曼滤波器在GPS系统中的应用
卡尔曼滤波器在GPS系统中的应用摘要：目前，随着GPS应用范围的扩大，传统的定位方法越来越不能满足其日益增长的性能要求。
因此将卡尔曼滤波理论应用到卫星导航中对国防和民用事业具有非常重要的意义。
关键词：GPS 卫星卡尔曼滤波二系统组成：2.0 GPS介绍GPS即全球定位系统(GlobalPositioningSystem)。
简单地说，这是一个由覆盖全球的24颗卫星组成的卫星系统。
这个系统可以保证在任意时刻，地球上任意一点都可以同时观测到4颗卫星，以保证卫星可以采集到该观测点的经纬度和高度，以便实现导航、定位、授时等功能。
这项技术可以用来引导飞机、船舶、车辆以及个人，安全、准确地沿着选定的路线，准时到达目的地。
GPS主要有三大部分组成:空间卫星星座部分、地面监控部门和用户设备部分(GPS接收机)。
目前，随着GPS应用范围的扩大，传统的定位方法越来越不能满足其日益增长的性能要求。
因此将卡尔曼滤波理论应用到卫星导航中对国防和民用事业具有非常重要的意义(1)空间部分GPS的空间部分是由24颗工作卫星组成，它位于距地表20200km的上空，均匀分布在6个轨道面上(每个轨道面4颗)，轨道倾角为55“。
此外，还有4颗备份卫星在轨运行。
卫星的分布使得在全球任何地方、任何时间都可观测到4颗以上的卫星，并能保持良好定位解算精度的几何图像。
这就提供了在时间上连续的全球导航能力。
GPS卫星产生两组电码，一组称为C/A码(Coarse/AequlsitionCodell023MHz);一组称为p码(ProeiseCodel0123MHz)，P码因频率较高，不易受干扰，定位精度高，因此受美国军方管制，并设有密码，一般民间无法解读，主要为美国军方服务。
C/A码人为采取措施而刻意降低精度后，主要开放给民间使用(2)地面控制部分地面控制部分由一个主控站，5个全球监测站和3个地面控制站组成。
监测站均装配有精密的艳钟和能够连续测量到所有可见卫星的接受机。
卡尔曼在GPS中的应用
卡尔曼滤波在GPS 定位误差中的应用摘 要：在GPS 观测数据中经常出现扰动分量。
对此,提出了抑制观测噪声中周期干扰的卡尔曼滤波。
针对卫星定位信息误差形成的原因和组成，分析了几何精度因子在误差形成中的影响，在对误差分析的基础上提出了一种误差处理的数学模型，采用卡尔曼滤波的方法对误差进行处理以提高了定位精度。
关键词:GPS 定位;误差处理;卡尔曼滤波Abstract : there is always some disturbances in the GPS observation data, in this paper, we use the Kalman Filtering to suppress the observation noise. Than analyzes the influence of the GDOP, and puts forward a mathematics model of error processing ，which adopts the method of the Kalman Filter.Keywords : GPS positioning, error processing, Kalman Filter全球定位系统(GPS —Global Positioning System)现已广泛应用于军事及国民经济的各个领域.GPS 定位不仅具有全球性、全天候、连续的精密三维定位能力,而且具有良好的抗干扰性和保密性.GPS 定位的主要误差源有以下几个方面:（1)卫星星历预报误差；（2)电离层延时误差；（3)对流层延时误差；（4)卫星时钟预报误差；（5)差分对流层延时误差；(6)基准站时钟偏差等等。
因此，提高GPS 导航精度是十分必要的。
1 GPS 定位误差GPS 导航定位系统采用被动式测量距离的原理完成定位。
具体来说，GPS 模块被动测量来自GPS 卫星定位导航信息的时延，通过测量GPS 接收天线和卫星发射天线之间的距离获得星站距离，加上GPS 卫星在轨位置算出用户的定位坐标。
卡尔曼滤波在跟踪中的应用
卡尔曼滤波在跟踪中的应用
卡尔曼滤波在跟踪中的应用非常广泛。
例如，在目标跟踪中，卡尔曼滤波可以融合多个传感器的测量数据，准确地估计目标的状态，并实现对目标运动轨迹的跟踪。
卡尔曼滤波假设目标的状态和观测值都服从高斯分布，并利用贝叶斯定理不断更新目标状态的估计值。
具体而言，卡尔曼滤波包括两个主要步骤：预测和更新。
在预测步骤中，卡尔曼滤波器使用目标的先验状态来预测目标的下一个状态。
这涉及到使用目标的运动模型和传感器噪声模型来预测目标的下一个位置和速度。
在更新步骤中，卡尔曼滤波器使用目标的观测数据来更新对目标状态的估计。
这涉及到对目标的观测模型进行建模，并使用该模型来计算出新的状态估计值。
总的来说，卡尔曼滤波是一种强大的工具，可以用于处理存在不确定性的动态系统的状态估计问题。
在目标跟踪领域中，卡尔曼滤波被广泛应用于各种场景，如无人驾驶汽车、无人机跟踪、人脸识别等。
gps卡尔曼滤波算法
gps卡尔曼滤波算法摘要：1.概述2.卡尔曼滤波算法的原理3.GPS 定位系统与卡尔曼滤波算法4.卡尔曼滤波算法在GPS 定位系统中的应用5.总结正文：一、概述卡尔曼滤波算法是一种线性高斯状态空间模型，可以用于估计动态系统的状态变量。
该算法通过预测阶段和更新阶段两个步骤，不断优化状态估计值，使其更接近真实值。
卡尔曼滤波算法在许多领域都有应用，如导航定位、机器人控制等。
本文主要介绍卡尔曼滤波算法在GPS 定位系统中的应用。
二、卡尔曼滤波算法的原理卡尔曼滤波算法分为两个阶段：预测阶段和更新阶段。
1.预测阶段：在预测阶段，系统模型和上一时刻的状态估计值被用于预测当前时刻的状态值。
预测方程为：x(k),,f(k-1),x(k-1)，其中f(k-1) 是状态转移矩阵。
2.更新阶段：在更新阶段，预测值与观测值进行比较，得到一个残差。
然后根据残差大小调整预测值，以得到更精确的状态估计值。
观测方程为：z(k),,h(k),x(k),,v(k)，其中h(k) 是观测矩阵，v(k) 是观测噪声。
三、GPS 定位系统与卡尔曼滤波算法全球定位系统（GPS）是一种卫星导航系统，可以提供地球上的精确位置、速度和时间信息。
然而，由于信号传播过程中的多路径效应、大气层延迟等因素，GPS 接收机所测得的信号存在误差。
为了提高定位精度，可以采用卡尔曼滤波算法对GPS 接收机的测量数据进行处理。
四、卡尔曼滤波算法在GPS 定位系统中的应用在GPS 定位系统中，卡尔曼滤波算法主要应用于以下两个方面：1.对GPS 接收机测量的伪距进行平滑处理，消除多路径效应和大气层延迟等因素引起的误差，提高定位精度。
2.结合GPS 接收机测量的伪距和载波相位观测值，估计卫星钟差和接收机钟差，从而提高定位精度。
五、总结卡尔曼滤波算法是一种有效的状态估计方法，可以用于处理包含噪声的观测数据。
在GPS 定位系统中，卡尔曼滤波算法可以提高定位精度，消除多路径效应和大气层延迟等因素引起的误差。
卡尔曼滤波在GPS中的应用
本科毕业论文 (设计)题目：卡尔曼滤波在GPS定位中的应用学院：自动化工程学院专业：自动化姓名：指导教师：2010年 6月 4日The Application of Kalman Filtering for GPS Positioning摘要本文提出了一种应用卡尔曼滤波的GPS滤波模型。
目前在提高GPS定位精度的自主式方法研究领域，普遍采用卡尔曼滤波算法对GPS定位数据进行处理。
由于定位误差的存在,在GPS动态导航定位中，为提高定位精度，必须对动态定位数据进行滤波处理。
文中在比较分析各种动态模型的基础上，提出了应用卡尔曼滤波的GPS滤波模型，并通过对实测滤波算例仿真，证实了模型的可行性和有效性。
最后提出了卡尔曼滤波在GPS定位滤波应用中的问题和改进思路。
关键词 GPS 卡尔曼滤波定位误差AbstractThis article proposed applies the GPS filter model of the Kalman filtering. At present, to improve GPS positioning accuracy in the autonomous areas of research methods, we commonly use Kalman filter algorithm to process GPS location data.As a result of the position error existence in the GPS dynamic navigation localization, we must carry on filter processing to the dynamic localization data for the enhancement pointing accuracy．In the base of comparing each kind of dynamic model, this article proposed applies the GPS filter model of the Kalman filtering，the actual examples of filter calculation are simulated, it confirmed that the model is feasibility and validity. Finally, this article also proposed the existing problems and improving the idea ofthe applications of Kalman filter in GPS positioning.Keywords GPS Kalman filtering Positioning error目录前言 (1)第1章绪论 (3)1.1GPS的简介及应用 (3)1.2本课题的背景及意义 (5)1.3国内外研究动态及发展趋势 (7)1.4目前GPS定位系统面临着新的困扰和挑战 (5)第2章 GPS全球定位系统及GPS定位误差分析 (8)2.1GPS全球定位系统组成部分 (8)2.1.1 GPS卫星星座 (8)2.1.2 地面支持系统 (9)2.1.3 用户部分 (10)2.2GPS定位原理和测速原理 (16)2.2.1 卫星无源测距定位和伪距测量定位原理 (17)2.2.2 多普勒测量定位原理 (193)2.2.3 GPS测速原理 (214)2.3GPS定位误差分析 (225)2.3.1 星钟误差 (225)2.3.2 星历误差 (225)2.3.3 电离层和对流层的延迟误差 (236)2.3.4 多路径效应引起的误差 (246)2.3.5 接收设备误差 (246)2.3.6 GPS测速误差 (257)第3章卡尔曼滤波理论 (27)3.1卡尔曼滤波理论的工程背景 (27)3.2卡尔曼滤波理论 (28)第4章卡尔曼滤波在GPS定位中的应用 (34)4.1卡尔曼滤波在GPS定位中的应用概述 (34)4.2运动载体的动态模型 (35)4.3卡尔曼滤波模型 (36)4.3.1 状态方程 (36)4.3.2系统的量测方程 (37)4.4滤波仿真和结论 (37)第5章卡尔曼滤波在GPS定位应用中的问题和改进思路 (40)5.1对野值的处理 (40)5.2对状态以及观测噪声方差阵的处理 (41)5.3对观测噪声和测量噪声的处理 (42)结论 (30)谢辞 (31)参考文献 (47)前言自从赫兹证明了麦克斯韦的电磁波辐射理论以后，人们便开始了对无线电导航定位系统研究。
KALMAN滤波在GPS导航定位中的应用
GPS导航定位中Kalman算法的应用摘要：GPS是美国从本世纪70年代开始研制，经过20年,耗资200亿美元，在1994年全面建成，具有在海陆空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统。
GPS技术包括很多优势，其中最吸引人的地方就是它的全球性、全能性、全天侯性，不仅使得它能为用户随时随地提供定位信息，而且使它可以广泛应用于全球各个军事部门和民用等诸多领域，但是因为GPS定位包含多种误差源，这就使其定位精度受到了一定的影响。
本文以介绍全球定位系统为前提，首先简单的介绍GPS，其次在利用GPS定位测伪距和已知卫星坐标经过绝对位置解算的前提下，为了改善和提高定位算法的精度，也为了GPS定位技术的应用更加广泛，从而提出Kalman滤波算法。
综上所述，本文的研究工作对导航定位系统中的传统滤波方法的改进有一定的参考，并对Kalman滤波算法在改善GPS动态导航的动态性能和提高定位精度方面的应用具有一定的实用价值。
关键词: GPS;伪距测量;卡尔曼滤波AbstractGPS is developed since 70 s of this century in the United States, after 20 years, at a cost of $20 billion, completed in 1994, has in carring all-round real-time three-dimensional navigation and positioning capability of a new generation of satellite navigation and positioning system.GPS technology including many advantages, one of the most attractive place is its global, totipotency, 24 hours a day, not only make it for the user to provide location information anytime and anywhere, and makes it can be widely used in many fields such as military and civilian, but because the GPS contains a variety of error sources, which makes its positioning accuracy is influenced by a certain.Based on global positioning system is introduced in this paper, first of all, a simple introduction to GPS, second is using GPS pseudorange measurement and known satellite coordinates through the absolute position under the premise of solving, in order to improve and improve the accuracy of localization algorithm, but also to the application of GPS technology is more extensive, and Kalman filter algorithm is put forward.To sum up, in this paper, the research work of navigation and positioning system of traditional filtering method improvement has a certain reference, and the Kalman filtering algorithm in improving the dynamic performance and improve the positioning precision GPS navigation application has a certain practical value. Keywords：GPS; recursive least squares; kalman filter.目录摘要.................................. 错误!未定义书签。
卡尔曼滤波算法在GPS非差相位精密单点定位中的应用研究
卡尔曼滤波算法在GPS非差相位精密单点定位中的应用研究一、本文概述随着全球定位系统（GPS）技术的不断发展，其在各种领域的应用日益广泛，尤其是在高精度定位领域，GPS技术发挥着至关重要的作用。
然而，传统的GPS差分相位定位方法受到诸多限制，如需要多个接收站、数据传输延迟等问题，使其在某些特定场合的应用受到限制。
近年来，非差相位精密单点定位技术（PPP）的提出为GPS定位技术的发展带来了新的突破。
卡尔曼滤波算法作为一种高效的动态数据处理方法，其在非差相位精密单点定位中的应用，不仅提高了定位精度，还增强了系统的稳定性和实时性。
本文旨在探讨卡尔曼滤波算法在GPS非差相位精密单点定位中的应用。
介绍了GPS非差相位精密单点定位技术的基本原理和优势，然后详细阐述了卡尔曼滤波算法的基本理论和实现方法。
在此基础上，本文深入分析了卡尔曼滤波算法在GPS非差相位精密单点定位中的具体应用，包括模型的建立、算法的实现以及定位精度的评估等方面。
通过本文的研究，期望能够为GPS非差相位精密单点定位技术的发展提供理论支持和实践指导，同时也为卡尔曼滤波算法在其他领域的应用提供借鉴和参考。
二、卡尔曼滤波算法基本原理卡尔曼滤波算法是一种高效的递归滤波器，它能够从一系列的不完全及含有噪声的测量中，估计出动态系统的状态。
卡尔曼滤波算法以其递推计算的特点，在计算机科学、航空航天、自动控制等领域得到了广泛应用。
卡尔曼滤波算法的基本原理是基于线性动态系统的状态空间模型。
这个模型通常包含两个方程：状态方程和观测方程。
状态方程描述了系统状态的演变，而观测方程则描述了如何从系统状态生成观测值。
x_{k} = Ax_{k-1} + Bu_{k-1} + w_{k-1} ]其中，( x_k ) 是系统在时刻 ( k ) 的状态向量，( A ) 是状态转移矩阵，( B ) 是控制输入矩阵，( u_{k-1} ) 是控制输入向量，( w_{k-1} ) 是过程噪声向量。
基于模糊自适应卡尔曼滤波的室内定位研究
基于模糊自适应卡尔曼滤波的室内定位研究作者：***来源：《阜阳职业技术学院学报》2020年第02期摘要：常规基于RSSI测距模型的算法，未知节点所测的RSSI值在室内环境中容易受到信号衰减等因素的干扰，从而导致所测RSSI值不准确，针对这一问题，提出将模糊自适应卡尔曼滤波与RSSI测距模型结合。
通过模糊自适应卡尔曼滤波算法优化未知节点RSSI测距模型计算出的坐标值，最后通过MATLAB仿真软件验证了所提出定位模型的可行性和准确性。
关键词：模糊自适应卡尔曼滤波算法;RSSI测距模型;室内定位中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1672-4437（2020）02-0031-040引言室内定位可通过测距和非测距实现。
测距定位包括：（1）测量发射和接收之间信号传输的时间差，即TDOA算法：测算信号在发射后到达信号监测站的时间，从而估算出距离信号源的长度;（2）信号到达角度测距，即AOA算法：从部署的无线传感设备硬件获取发送点到达监测站的方向，计算出发送点和接收点之间的相对方位。
再利用三角质心算法或其他算法计算出未知节点的位置;（3）信号传输时间测距，即TOA算法：主要是根据测量接收信号在基站和移动台之间的到达时间，然后转换为距离，从而进行定位;（4）接收信号强度，即RSSI 算法：应用于接收端和发射端之间的距离测量，根据接收端的信号强度测定信号发送与接收节点间的距离，然后根据关系表达式进行定位估计。
测距定位技术通过部署设备，计算得到最优的节点数据，此方法定位精度较高。
非测距定位无需通过部署额外节点，根据收发端信号即可完成定位，非测距定位成本较低，由于受到硬件的限制，致使定位速度较慢且定位精度低[1]。
当前室内环境中无线网络基础设施部署较为完善，RSSI定位算法利用已部署的无线网络设备，信号收发点无需部署其他传感设备，室内定位的成本较低，但是RSSI测距模型受环境的影响较为敏感，在室内实际环境中，收发信号受到噪声干扰、信号反射、障碍物隔离等因素的影响，定位精度误差较大。
卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用
卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用
高雅萍;冯晓亮
【期刊名称】《人民长江》
【年(卷),期】2006(037)007
【摘要】卡尔曼滤波(Kalman,1960)是当前应用最广的一种动态数据处理方法,它具有最小无偏方差.在GPS变形监测中,如果将变形体视为一个动态就可以用来描述这个变形体的运动情况.介绍了卡尔曼滤波的基本原理,针对常规GPS变形监测数据处理中存在的缺点,结合卡尔曼滤波的特点,采用三峡实例对卡尔曼滤波在GPS变形监测中动态数据的处理进行研究,并运用各点点位位移速度图对所采用的模型进行验证,同时对状态方程的建立及初始值的选取进行分析总结.
【总页数】3页(P87-88,96)
【作者】高雅萍;冯晓亮
【作者单位】成都理工大学,地球科学学院,四川,成都,610059;中国地质科学院,探矿工艺研究所,四川,成都,610059
【正文语种】中文
【中图分类】TV698.1+1
【相关文献】
1.卡尔曼滤波粗差探测在GPS变形监测中的应用 [J], 刘恒辉;丁健;王璠
2.基于AR(p)的-卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用 [J], 赵新秀;王解先
3.GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用 [J], 高雅萍;冯晓亮
4.卡尔曼滤波在基坑变形监测数据处理中的应用 [J], 阿丽米拉·艾力
5.卡尔曼滤波在变形监测中的应用 [J], 陈景军;陈煦
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卡尔曼滤波在车辆定位系统中的应用
卡尔曼滤波在车辆定位系统中的应用随着智能交通的不断发展，车辆定位系统已成为现代交通运输领域不可或缺的一部分。
车辆定位系统可以通过对车辆的位置、速度、方向等信息进行实时监测和处理，为车辆驾驶员和交通管理部门提供准确、可靠的信息支持，从而提高车辆的安全性、效率性和舒适性。
而卡尔曼滤波作为一种常见的信号处理方法，已经在车辆定位系统中得到广泛的应用。
一、卡尔曼滤波的基本原理卡尔曼滤波是一种基于贝叶斯统计学理论的最优估计方法，能够通过对已知数据和未知数据的联合概率分布进行递归计算，得到最优的估计结果。
在车辆定位系统中，卡尔曼滤波主要用于对车辆位置、速度、方向等信息进行滤波处理，从而减少噪声干扰，提高定位精度。
卡尔曼滤波的基本流程如下：1. 系统建模：将系统状态和观测量表示为数学模型，建立状态转移方程和观测方程。
2. 预测阶段：根据系统状态的当前值和状态转移方程，预测系统状态的下一步值。
3. 更新阶段：根据观测量和观测方程，计算观测量的期望值和方差，并将预测值和观测值进行合并，得到最优的估计值和方差。
二、卡尔曼滤波在车辆定位系统中的应用1. 车辆位置估计在车辆定位系统中，卡尔曼滤波可以用于对车辆位置进行估计。
通过对车辆的速度、加速度、航向角等信息进行处理，可以得到车辆的位置信息。
同时，卡尔曼滤波还可以通过对车辆位置的历史数据进行分析，预测车辆未来的位置，从而提高车辆定位的准确性和稳定性。
2. 车辆速度估计车辆速度是车辆定位系统中一个重要的参数，可以用于判断车辆的运动状态和行驶路线。
卡尔曼滤波可以通过对车辆加速度和航向角等信息进行处理，估计车辆的速度。
同时，卡尔曼滤波还可以对车辆速度的历史数据进行分析，预测车辆未来的速度，从而提高车辆定位的准确性和稳定性。
3. 车辆方向估计车辆方向是车辆定位系统中另一个重要的参数，可以用于判断车辆行驶的方向和角度。
卡尔曼滤波可以通过对车辆航向角的历史数据进行分析，估计车辆的方向。
基于模糊自适应卡尔曼滤波的GPS_INS融合研究
基于模糊自适应卡尔曼滤波的GPS_INS融合研究徐奔腾;陈萍萍;王秋阳;陈欣宇;包德刚【摘要】针对已有GPS_INS组合导航系统在GPS信号强度变弱时扩展卡尔曼滤波器(EKF)可能出现发散的问题,采用一种模糊逻辑自适应的方法动态调节导航系统的过程和测量噪声参数,实现了导航系统的最优估计.通过对多旋翼无人机实际飞行日志数据的仿真,结果表明通过自适应调节噪声参数,导航精度得到明显提升.【期刊名称】《化工自动化及仪表》【年(卷),期】2019(046)007【总页数】5页(P571-574,593)【关键词】卡尔曼滤波;模糊自适应控制;组合导航【作者】徐奔腾;陈萍萍;王秋阳;陈欣宇;包德刚【作者单位】深圳市赛为智能股份有限公司人工智能研究院;安徽工业大学工商学院;深圳市赛为智能股份有限公司人工智能研究院;深圳市赛为智能股份有限公司人工智能研究院;深圳市赛为智能股份有限公司人工智能研究院;深圳市赛为智能股份有限公司人工智能研究院【正文语种】中文【中图分类】TP273.4传统卡尔曼滤波要求过程和测量噪声为零均值白噪声，否则就可能出现滤波发散现象。
通过应用模糊逻辑自适应对扩展卡尔曼滤波器噪声参数进行自适应调节，可以有效地解决非白噪声时信号发散的问题[1]。
传统组合导航系统的过程和测量噪声参数通常设定为固定值，然而由于GPS信号强度的变化，固定不变的噪声参数已不能匹配实际滤波要求，可能会造成新息的协方差逐步放大直至滤波发散[2]。
模糊逻辑自适应控制器(FLAC)通过不断调整滤波器内部模型中的噪声强度大小，可实现对滤波器的调优。
基于以上思想，笔者提出了一种基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波的GPS_INS融合算法，该算法在稳定性和滤波精度上相比传统滤波都有明显的提升。
1 模糊自适应扩展卡尔曼滤波器(EKF)GPS_INS的动力学为非线性，状态方程和测量方程可表示为：xk+1=f(xk,uk)+wkzk=h(xk)+vk(1)其中：wk～N(0,Q)vk～N(0,R)(2)现定义模糊自适应EKF的噪声参数为[3]：Rk=Rα-2(k+1)Qk=Qα-2(k+1)(3)其中，α为噪声参数调节因子。
推荐-卡尔曼滤波在INSGPS组合导航中的应用研究 文献综述报告 精品
卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航中的应用研究一、前言GPS和惯性系统都是目前世界上先进的导航系统，二者各有优缺点。
惯导系统具有不依赖外界信息、隐蔽性好、抗辐射强、全天候等优点，是机载设备中能提供多种较精确的导航参数信息的设备，但是存在着误差随时间迅速积累增长的问题，这是惯导系统的主要缺点。
与惯导系统相比，GPS定位的显著优点是其高精度和低成本。
尤其是利用GPS卫星信号的高精度载波相位观测量进行定位。
但是在GPS导航定位应用中也存在动态环境中可靠性差，定位数据输出频率低的问题。
利用INS和GPS导航功能互补的特点，以适当的方法将两者组合，可以提高系统的整体导航精度及导航性能。
所谓滤波就是从混合在一起的诸多信号中提取出所需要的信号。
估计理论的研究对象是随机现象。
一个系统的运动轨迹是与系统的初始状态和控制作用的性质、大小有关的。
但在实际系统中，除了已知的控制作用以外，经常有一些外界的杂散信号对系统起作用，如在雷达跟踪系统接收的信号中，有很大一部分随机信号，导弹飞行过程中，由于环境等条件的改变而受到随机信号影响等，通常称这一类信号为噪声。
因此在设计自动控制系统时，除了考虑控制作用外，还必须了解噪声的性质、大小，然后通过适当的结构，抑制或滤掉噪声对系统的影响。
只有对系统的状态做到充分精确地估计，才能保证系统按照最佳的方式运行。
当系统中有随机噪声干扰时，系统的综合就必须同时应用概率和数理统计方法来处理。
也就是在系统的数学模型已建立的基础上，通过对系统输入、输出数据的测量，利用统计方法对系统本来的状态进行估计，此类问题就是滤波问题，卡尔曼滤波其就是为实现这一目的而设置的。
二、卡尔曼滤波与组合导航系统将航行体从起始点导引到目的地的技术或方法称为导航。
能够向航行体的操纵者或控制系统提供航行体位置、速度、航向、姿态等即时运动状态的系统都可作为导航系统。
随着科学技术的发展，导航逐渐发展成为一门专门研究导航方法原理和导航技术装置的学科。
模糊自适应卡尔曼滤波在惯性∕地磁导航中的应用
模糊自适应卡尔曼滤波在惯性∕地磁导航中的应用惯性导航与地磁导航结合可以构成一种高精度的导航系统，在无人驾驶领域得到了广泛的应用。
其中，惯性导航可以通过IMU（惯性测量单元）获得一个机体特征坐标系下的运动信息，而地磁导航则是通过磁场的变化来获得机器人相对于磁场方向的角度信息。
然而，惯性导航存在积分漂移的问题，而地磁导航则容易受到外来磁场干扰，在实际中需要通过滤波算法进行优化处理。
模糊自适应卡尔曼滤波（Fuzzy adaptive Kalman filter，FAKF）是目前广泛应用于控制和估计问题中的一种滤波算法。
该算法利用模糊理论实现了系统动态建模，自适应的预测和估计系统状态，进而提高滤波精度。
FAKF通过建立隶属函数表示状态估计值与实测值之间的差异，然后通过自适应的调整滤波参数，以实现对测量噪声和运动噪声的适应性处理。
在惯性∕地磁导航中，FAKF可以有效地解决积分漂移和磁场干扰问题。
首先，FAKF可以通过对IMU的测量值和地磁传感器的输出值进行状态估计和预测，从而提高导航系统的精度；其次，FAKF可以通过自适应地调整滤波器参数，以适应不同环境和不同运动状态下的噪声和干扰，从而保持滤波器的稳定性和可靠性。
最后，FAKF还可以通过建立状态误差的隶属函数，进行多源数据的融合处理，进一步提高导航系统的精度和可靠性。
综上所述，模糊自适应卡尔曼滤波是一种高效的滤波算法，其在惯性∕地磁导航中具有广泛的应用前景。
未来，可以将该算法进一步优化，结合机器学习和深度学习等技术，构建更加智能化、高精度和鲁棒性强的导航系统，为无人驾驶和机器人领域的发展做出更大的贡献。
相应的数据和分析结果将取决于具体的领域和研究问题，以下为一个假想的例子：假设我们要研究某款智能手环的销售情况和用户反馈，我们可以收集以下数据并进行分析：1. 销售数据：每个季度的销售额和销售量。
2. 用户反馈数据：用户对手环功能、设计、售后服务等方面进行评价的调查结果。
自适应Kalman滤波在GPS变形监测数据处理中的应用
过利用预测残差对状态噪声协方差向量进行修正 ， 计 算 出接近 实 际 的状 态 向量 。其 基 本 思 路如 下 ： 离 散 线性 系统 卡尔 曼 滤 波 包 含 状 态 方 程 和 观测 方 程 ， 如 果不 考虑 状 态 方 程 和 观 测 方 程 中 的 非 随 机 控 制 项 ，ａ ａ 滤波的函数模型状态方程 （ Ｋｌ ｎ ｍ 动态方程） 和
张福 荣 ， 王
摘
涛
（陕西铁路工程职业技术学 院 ， 陕西 渭南 ７４ ０ ） １００ 要 ：Ｐ Ｇ Ｓ测量技术 在变形监测 中得 到了越 来越广泛 的应用 ， 由于其误差来 源及误差对信号 的影响程度与传统 但
的监 测方法有着本质的 区别 ， 如果在数据处 理中仍 然按照传统的方法 ， 能得不到 满意 的监 测结果 。卡尔曼 滤波在 可 数学 上是一种统计估算方法 ， 通过处理一 系列带 有误 差的实 际量测 数据 而得到 物理参 数 的最佳估值 。因此 Ｋ ｌａ ａ ｎ ｍ
ｃｖ Ｘ ， Ｏ ｏ（ ｏ△ ）＝ 其 中 Ｄ （ ）Ｄ （ ） ｎ ｋ 、 ａ ｋ 分别 为动态噪声和观测噪 声 的方 差 阵 ；茸 Ｋｏｅｋｒ函数 ， 『 ｋ时 ， ＝１ 是 ｒｎｅｅ 当－ ＝ ； 当ｊ ＃ｋ时 ， ＝ 。上 述 模 型 的动 态 噪声 和观 测 噪 ０
ＥＡ） （ ｃｙ ， ）＝％ （ ｏ（ ）
ｃｖ ｚ ， ）＝ ａ ｋ ８ ｏ （ ￣ Ｄ （ ）茸 ＣＹ ，ｊ ＝０ Ｏ （ Ａ． ）
（） ２
Ｅ（ ０ ／ （ ） Ｘ ）＝ｚ ０ ｖｒＸ ）＝Ｄ （ ） ａ（ ｏ ｘ Ｏ
ＣＶ Ｘ ， ）＝ Ｏ （ ｏ ０
观 测方程 ：
＋１ ＝
，
声都是零均值 白噪声序列 ， 且它们之 问在任何 时刻 都不 相关 ， 以上 述 模 型 也 称 为完 全 不 相 关 的 白噪 所 声作 用下 的卡尔 曼滤 波 。 对 于离 散 线 性 系 统 的状 态 估计 问题 ， 以应 用 可 最小方差估计或极大验后估计原理来导出求估值的 卡尔曼滤波方程 ， 也可 以应用广义最／ －乘原理来 ｊ－ ￣－ 推导 ， 结果 是相 同 的。Ｋ ｌａ 其 ａｎｎ滤波 的递推公 式 ｒ
卡尔曼滤波算法在雷达目标定位跟踪中的应用
卡尔曼滤波算法在雷达目标定位跟踪中的应用摘要：本文阐述了雷达跟踪系统中滤波器模型的建立方法，介绍了卡尔曼滤波器的工作原理，通过仿真方法，用卡尔曼滤波方法对单目标航迹进行预测，即搜索目标并记录目标的位置数据，对观测到的位置数据进行处理，自动生成航迹，并预测下一时刻目标的位置。
基于此方法的仿真实验获得了较为满意的结果，可以应用于雷达目标跟踪定位。
关键词：卡尔曼滤波；滤波模型；定位跟踪中图分类号：TN9591.引言雷达目标跟踪是整个雷达系统中的关键环节。
跟踪的任务是通过相关和滤波来确定目标的运动路径[1]。
在雷达中，人们通常只对跟踪目标感兴趣，但对目标位置、速度和加速度的测量随时都会产生噪声。
卡尔曼滤波器利用目标的动态信息去除噪声的影响，对目标位置进行较好的估计。
其可以是当前目标位置的估计滤波器、未来位置的预测、过去位置的插值或平滑。
随着计算机硬件技术和计算能力的迅速提高，卡尔曼滤波逐渐取代其他滤波方法成为ATC自动系统跟踪滤波的标准方法[2]。
卡尔曼滤波不需要独立于跟踪滤波过程的目标机动或跟踪效果检测，而是对其作统一处理，提高了算法的归一化程度。
卡尔曼滤波还可以将高度跟踪和水平位置跟踪结合起来，以考虑高度和水平方向之间可能存在的耦合。
本文从理论推导和仿真验证两方面探讨了卡尔曼滤波在单目标航迹预测中的应用，通过仿真对实验结果进行评价：卡尔曼滤波具有最佳的目标定位和跟踪精度。
1.Kalman滤波跟踪1.Kalman滤波模型•目标运动的动力学模型目标状态转移方程如下：状态转移方程描述了如何从当前时间目标的状态变量计算下一次的状态变量。
方程中的目标运动转移矩阵，反映了目标运动规律的基本部分，模型误差，反映了目标运动规律中不能被准确表达的随机偏差，是目标运动动力学模型的数学表达式。
•测量模型一般来说，传感器（雷达）可以直接检测到的目标参数并不是描述目标动力学的最合适的状态变量。
例如，二次雷达直接测量目标的俯仰角、方位角和斜距，而描述目标动力学最合适的状态变量是三维笛卡尔坐标及其导出量。
卡尔曼滤波在导航系统中的应用
卡尔曼滤波在导航系统中的应用卡尔曼滤波是一种常用的信号处理技术，广泛应用于多个领域，包括导航系统。
导航系统通常由一个或多个传感器组成，如GPS接收机，加速度计，陀螺仪等等。
然而，这些传感器都存在噪声和误差，因此需要一种有效的方式来“过滤掉”这些干扰，并提供更准确的位置和方向信息。
卡尔曼滤波正是这样一种方式，因为它可以结合测量和模型来对位置和方向进行估计。
1. 位置估计卡尔曼滤波可以结合不同类型的传感器来估计位置。
例如，在GPS不可用的情况下，可以使用加速计和陀螺仪来测量车辆的运动状态，并使用卡尔曼滤波器融合这些测量值来估计车辆的位置。
这种方法称为惯性导航（inertial navigation），常用于无人机、航空器等导航应用中。
此外，卡尔曼滤波还可以与GPS和其他传感器一起使用，以提高位置估计的准确性。
2. 姿态估计卡尔曼滤波还可用于姿态估计，即估计三维空间中物体的姿态（即旋转角度）。
对于这种应用，通常使用加速计和陀螺仪来获取物体的加速度和角速度信息，并使用卡尔曼滤波进行融合。
这种方法常用于机器人、飞行器等应用中。
卡尔曼滤波器利用测量值和模型之间的误差来估计真实的位置和方向。
在每个时间步骤中，它使用当前的测量值和过去的状态来更新估计值，并计算新的误差协方差矩阵。
然后，根据系统的模型，它预测下一个时间步骤的状态和误差协方差矩阵，并再次进行更新。
卡尔曼滤波的优点在于，随着时间的推移，它可以逐渐减少误差，并提供更准确的位置和方向估计。
虽然卡尔曼滤波是一种有用的技术，但它仍然存在一些限制。
例如，它可能会受到模型误差的影响，或者可能需要复杂的初始参数设置。
此外，它还需要处理噪声和误差，并且处理不当可能会导致估计的不准确或不稳定。
幸运的是，在实际应用中，有许多改进的技术，如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等，可用于优化卡尔曼滤波的性能。
总之，卡尔曼滤波是一种有用的技术，可以用于多个导航应用中。
虽然它可能需要定期调整和维护，但它仍然是一种值得考虑的方式来提高导航系统的准确性和可靠性。
基于自适应Kalman滤波的GPS导航方法
电子技术• Electronic Technology92 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering【关键词】导航 GPS Kalman 滤波1 引言导航是获取载体运动参数（载体的即时姿态、速度和位置）的技术或方法。
导航是现在很多系统诸如无人机、无人驾驶等的关键。
有了导航系统，就可以获取导航参数，进行导航定位，然后，就可以进行控制，进行制导。
2 GPS导航原理基于GPS 定位导航已经应用到诸如车载导航，船舶导航定位，自主农业收割。
GPS 全系统由空间卫星星座、地面监控系统、用户接收设备组成。
GPS 的空间部分由21颗卫星和3颗备用卫星组成，这样可以使地球上任何地点、任何时刻都能接收至少4颗卫星的信号。
GPS 就是利用空间可观测的4颗卫星的位置数据，然后再利用卫星到接收用户间的伪距计算绝对位置。
GPS 导航定位系统稳定性好，精度高，但是它也含有误差和大气传播误差。
3 基于自适应Kalman滤波的GPS导航方法实际信号中均含有噪声，这会影响测量，需要过滤。
当前线性系统的模型可以假设为：（1）z k =H k ·x k +v k （2）Kalman 滤波需要对当前时刻信号作出最优估计，即使得估计值与实际值间的均方误差达到最小。
它的时间更新方程如下：（3）（4）其量测更新方程为：（5）（6） （7）滤波过程主要分两个阶段：时间更新阶段和量测修正阶段。
前者利用系统初始值估计系统状态和协方差；后者在前者的基础上，即利用先验的系统状态和协方差以及新得到的量基于自适应Kalman 滤波的GPS 导航方法文/朱荣华 杨德林 李林美 蒋体浩测值来计算Kalman 增益以及估计后验值。
状态数据是可以观测的，所以可以不断地得到新的估计值与实际值，使Kalman 滤波的估计值与实际值间的均方误差达到最小。
采用自适应Kalman 滤波的方法（图1），即判断系统状态和估计值间的差值，不断根据噪声统计来调整模型参数，可以更加减小均方误差，既做到系统辨识，又做到滤波估计，并且能动态调整。
模糊自适应Kalman滤波在INS／GPS组合导航系统中的应用
１ 引 言
一
对 于舰船 Ｉ ／ Ｓ测 姿 组 合 导 航 系统 而 言 ， ＮＳ ＧＰ 为稳 定 。
经 典 Ｋａｍａ ｌ ｎ滤 波 技 术 以其 对 系 统 状 态 最 优 估 计 的特性 在组 合导 航 系统 中广 泛应 用 。然而 ， 应 用 Ｋａｍａ 波 技 术 需 要 准 确 的系 统 数 学 模 型 和 ｌ ｎ滤 噪声统计 特性 ， 精确 或错 误 的模 型 和 噪声 统计 特 不 性 可能 导致 滤波 器性 能变 差 ， 至 滤波 发 散 ¨ 。为 甚 】 ］
关键词
组合导航 ；Ｋ ｌ ｎ滤波 ； 息 ； ａｍａ 新 模糊控制
Ｕ６ ６ １ ６ ．
中图 分 类 号
Ｆｕｚ ｙ Ａｄ ｐ ｉ ｅ Ｋ ａ ｍ ａ ｌｅ ｉ ｇ ａ ｔｖ ｌ ｎ Ｆｉｔ ｒｎ ｚ
ｉ ＮＳ ＧＰ ｎｅ ｒ ｔｄ Ｎａ ｉａｉｎ Ｓ ｓｅ ｎＩ ／ Ｓ Ｉ ｔｇ ａ ｅ ｖｇ ｔ ｙ ｔｍ ｏ
（ ｖ ｕｐ ｎ ｐ ｒｍｅ ｔ Ｎａ ｙ Ｅｑ ｉｍｅ ｔＤｅ ａ ｔ ｎ ，Ｂｅｊ ｇ １ ０ ３ ） ｉｎ ０ ０ ６ ｉ
Ａ ｓ ｒｃ Ｔ ｅｍｅ ｓ ｒｍｅ ｔ ｏｓ ｈ ＮＳ Ｇ Ｓ ｉｔｇ ａｅ ａ ｉａｉｎ ｓ ｓｅ ｓｃ ｍｐｅ ｎ ａｉｂｅ ｈｃ ｏ ｌ ｂ ｔ ｔ ｈ ａ ｕ ｅ ｎ ｉ ｉ ｔ ｅＩ ／ Ｐ ｅ ｒ ｔｄ ｎ ｖ ｔ ｙ ｔｍ ｉ ｏ ｌ ａ ｄ ｖ ｒ ｌ，ｗ ｉ ｃ ｕ ａ ｎ ｅｎ ｎ ｇ ｏ ｘ ａ ｈ ｄ
的 自适 应 模 糊 控 制 Ｋａｍａ 波 算 法 ， 过 模 糊 控 制 器 在 线 调 整 量 测 噪 声 方 差 ， 制 滤 波 器 发 散 ， 而 提 高 导 航 系 统 的精 ｌ ｎ滤 通 抑 从 度 。仿 真 结 果 表 明该 算 法 具 有 比 常规 Ｋａ ｎ滤 波 更 高 的精 度 。 ｌ ｍａ
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２ ０ １ ７年 ２月
全 球 定 位 系 统
Ｇ Ｎ ＳＳ Ｗ ｏｒｌ ｄ ｏｆ Ｃ ｈｉ ｎａ
Ｖｏ１ ． ４ ２， Ｎ０． １ Ｆｅ ｂ ｒ ｕ ａ ｒ ｙ， ２ ０１ ７
基 于模 糊 逻 辑 的 自适应 强 跟 踪 卡 尔 曼 滤 波 在 ＧＰ Ｓ定 位 中 的 应 用
减 小 陈 旧量测 值 的影 响 ， 这类 处理 方法 处理 的基准 是认 为
１ ＧＰ Ｓ定 位 解 算 模 型
将 Ｅ ＫＦ应用 于 ＧＰ Ｓ定 位解 算 中 ， 首 要 是 建 立
状 态模 型 和观 测模 型 。 定义 Ｘ 为 系统状 态 向量 ，
参 数 与实 际过 程参 数存 在较 大 差 异 时 ， ＫＦ 的估 计 精 度会 大 大下 降 ， 甚至发散 ， 且 ＫＦ在 系 统 达 到 平 稳 状 态时 ， 将 丧失 对 突 变 状 态 的跟 踪 能 力 ， 扩 展 卡 尔曼 滤 波 器 （ Ｅ ＫＦ）也 存 在 类 似 的 缺 点 ｌ ＿ １ ］ 。为 此 ，
方法 的基 础 上提 出 了基 于 模 糊 控 制 的 自适 应 滤 波 方法 ， 利 用模 糊逻 辑 自适 应 控 制 器 （ Ｆ Ｌ ＡＣ） 来 在线
向量 由伪 距
采 样 时刻 。
和多 普勒 测量 值 ｄ 构成。 其 中 表
示第 ｉ 颗卫 星 ， ｉ 一１ ， ２ ， ３ … ， 为 可 见卫 星数 ； ｋ为
节， 从 而 防止滤 波 器 发 散 ， 目前 这 类 算 法 主 要 在 组
０ 引 言
标 准 的卡 尔 曼 滤 波 器 （ ＫＦ）是 在 已 知 系 统 模 型和 量测 模型 以及 系 统 噪声 和量 测 噪声 的统 计 特
性 下 才会 获得 理想 的滤波 效果 。但 是 ， 当 系统模 型
胡 辉 ， 颜 瑜 军 ， 欧敏 辉 ， 彭雄 明。
（ １ ． 华东交通大学 信 息工程学院 ， 江西 南 昌 ３ ３ ０ ０ １ ３ ； ２ 。 武汉梦芯科技有 限公司 ， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ３ ）
摘 要 ：当载体 速度 频繁 发 生 突 变时 ， 针 对 卡 尔曼 滤 波在 ＧＰ Ｓ定位 解 算 中对 系统 模 型依
调整 卡 尔曼 滤 波器 ， 对渐 消 因子进 行 自适 应模 糊 调
收 稿 日 期 ：２ ０ １ ６ — １ ０ — １ ０
资助项 目 ： 江 西 省 自然 科 学 基 金 （ 批 准号 ： ２ ０ １ ４ ２ Ｂ ＡＢ ２ ０ ７ ０ ０ １ ） ；江 西 省 教 育厅 科 学 技 术 研 究 项 目（ 编号 ： Ｇ Ｊ Ｊ １ ４ ３ ６ ９ ）
合 导航 系统 中数 据 融 合 比较 成 功 。本 文 针 对 卡 尔 曼 滤波 在 ＧＰ Ｓ定 位 解 算 中对 系统 模 型依 赖 性 强 、
鲁 棒性 差 的 问题 ， 提 出 了一 种 基于模 糊 逻辑 的 自适 应 强跟 踪 卡尔 曼 滤 波 （ Ｆ ＡＳ ＴＫＦ ）算 法 ， 该 算 法 采 用一种 Ｆ Ｌ ＡＣ来 动 态 调 整 该 弱 化 因子 ， 从 而 对 次 优 渐消 因 子进 行“ 在线 ” 自适 应 调整 ， 进 一 步提 高 滤 波器跟踪精度 ， 仿 真 结 果 表 明 ，Ｆ ＡＳ Ｔ ＫＦ具 有 应
赖性 强 、 鲁棒 性 差 的 问题 ， 提 出 了一种 基 于模 糊逻 辑 的 自适应 强跟 踪 卡 尔曼滤 波算 法 。该算 法
主 要 利 用 模 糊 逻 辑 自适 应 控 制 器 监 测 系 统 输 出 的 残 差 均 值 ， 并 根 据模 糊 规 则动 态调 整 弱 化 因 子， 从 而 对 强 跟 踪 滤 波 器 中 次 优 渐 消 因子 进 行 自适 应 调 整 ， 来 实现 抑 制 载 体 突 变 影 响 。仿 真 结
联 系人 ：颜 瑜 军 Ｅ — ｍａ ｉ ｌ ： ｇ ｎ ｓ ｓ ５ ２ ３ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ｎ ｒ
第 １期
Ｚ 一 Ｌ ， ， ｄ ， ｊ ，
（ ２ ）
式 中： 系 统 状 态 向量 由接 收 机 的 位 置 （ ， Ｙ ， ） 、
速度（
，
， ， ） 、 钟 差 和钟 漂 ｆ 构成 ， 观 测
难题 。而文 献 Ｅ ６ ］ ～［ ９ ］ 的 研 究 者 在 引 入 渐 消 因 子
果表 明 ： 该 算 法在 载 体 突 变的跟踪 精 度 高 于扩展 卡 尔曼滤 波和 强跟踪 卡 尔曼滤 ， 其稳 定 性也 有
所提 高。 关键 词 ： ＧＰ Ｓ ； 模 糊逻 辑 自适应 控 制 器 ； 强跟踪 滤 波 器 ； 卡 尔曼滤 波器 中图分 类号 ： Ｐ ２ ２ ８ ． ４ 文 献标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１ ０ ０ ８ — ９ ２ ６ ８ （ ２ ０ １ ７ ） ０ １ — ０ ０ ０ ６ — ０ ６
为系 统观 测 向量 。
ｘ 一 Ｌ ＾ ， ， Ｙ ， ， ， 口 ， ， ８ ｔ ， 女 ｊ， （ １ ）
差上 乘 以渐 消 因子来 实 现稳定 跟 踪 ， 但 当系统 模 型 存 在 较大 误 差或 状态 突变 较 大 的情况 下 ， 其渐 消 因
子调 节 的效果 难 以区分且 渐 消 因子 的计算 复 杂 ， 因 此如 何选 取合 适 的渐 消 因 子 是 该 方 法 面 临 的 一个
对 突变 状 态 的强跟 踪 能力 ， 且 估计 精度 高 等特 点 。
文献Ｅ ２ ］ ～Ｅ ｓ ］ 的研 究 者对 Ｅ ＫＦ提 出了引入 渐 消 因
子进 行 自适应 处 理 的方法 。 采 用渐 消 因子来 抑 制滤 波器 的记 忆 长度 ， 以便 充 分 利 用 现 时 的观 测 数 据 ，