下载文档原格式
Kalman滤波应用于GPS相对导航信息解算方法随着全球卫星导航系统的不断完善和发展，以GPS为代表的全球卫星定位系统已经成为了现代导航和定位的主要手段。
然而，在定位过程中，GPS系统会受到各种误差的影响，从而导致定位精度的降低。
而Kalman滤波作为一种优秀的滤波算法，可以对GPS数据进行有效的滤波处理，提高GPS相对导航信息的解算精度。
首先，在GPS测量中，误差有很多来源，如卫星误差、接收机误差、当地大气层误差等等。
这些误差会导致GPS解算出的位置和速度信息不准确，甚至无法获取。
因此，在GPS解算中应用Kalman滤波算法可以减少这些误差的影响。
Kalman滤波是一种离线递归滤波算法，它可以通过使用系统状态方程组和测量方程组来进行系统状态的估计。
其基本思想是将先验知识和测量数据相结合，通过递归计算得到一个状态序列，从而达到有效滤波的目的。
在GPS相对导航信息解算中，Kalman滤波算法的具体实现步骤如下：首先，通过GPS测量得到当前时刻的位置和速度信息；其次，通过Kalman滤波算法来处理测量数据并估计系统状态。
具体而言，由于GPS测量数据误差很大，因此需要对测量数据进行处理，提取出有效信息。
同时，需要将系统状态分为两个部分：预测阶段和更新阶段。
在预测阶段，根据系统状态方程组对当前状态进行预测。
在更新阶段，根据测量方程组对当前状态进行更新。
通过逐步迭代，可以得到一个状态序列，从而达到有效滤波的目的；最后，根据处理后的数据得到高精度的GPS相对导航信息。
综上所述，Kalman滤波算法可以有效地处理GPS数据中的噪声、误差等因素，提高GPS相对导航信息的解算精度。
在实际的应用中，Kalman滤波算法被广泛应用于航空、地球探测、机器人控制等领域，为工程应用提供了有力的支持。
为了进行数据分析，我们需要先确定相关数据。
在GPS相对导航信息解算中，可能需要考虑的数据包括但不限于以下几个方面：1. GPS测量数据：包括接收机接收到的卫星信号以及信号传输时间。
电子设计工程Electronic Design Engineering第19卷Vol.19第6期No.62011年3月Mar.2011自适应Kalman 滤波算法在加速度计自标定中的应用叶军，陈坚，石国祥（第二炮兵工程学院陕西西安710025）摘要：针对自标定加速度计组合动基座试验数据中存在的数据异常问题，推导并运用自适应Kalman 滤波算法剔除异常数据，通过对不同Kalman 滤波算法自标定精度解算结果的均值和标准差进行比较，表明自适应Kalman 滤波算法更加有效。
关键词：自适应Kalman 滤波算法；动基座；加速度计自标定中图分类号：TP27文献标识码：A文章编号：1674－6236（2011）06-0053-04Application of adaptive Kalman filtering algorithm in autonomous calibration accelerometerYE Jun ，CHEN Jian ，SHI Guo -xiang（The Second Artillery Engineering College ，Xi ’an 710025，China ）Abstract:Aiming at the problems of abnormal data in the test data of autonomous calibration accelerometer -unit on dynamicbase ，deducing and using adaptive Kalman filtering algorithm eliminates abnormal data ，according the comparison of results from calibration precision by different Kalman filtering algorithm ，it shows that the adaptive Kalman filtering algorithm is more effective.Key words:adaptive Kalman filtering algorithm ；dynamic base ；autonomous calibration accelerometer收稿日期：2010-12-03稿件编号：201012009作者简介：叶军（1985—），男，浙江兰溪人，硕士研究生。
Kalman滤波估计GPS载波相位变率的测速方法与实现田良辉;刘根友;郭爱智【期刊名称】《大地测量与地球动力学》【年(卷),期】2011(31)1【摘要】利用差分测速和Kalman滤波估计相位变率方法对某次航空重力测量的飞行数据进行了解算,通过与GT-1A自带的GPS高精度定位测速软件和WAY-Point软件比对分析,结果表明:采用Kalman滤波估计相位变率的GPS差分测速,能够适应较复杂的运动模式,定速精度达到mm/s级,高于WAY-Point软件的动态测速精度.%The accuracy of moving carrier' s velocity, which was determined by GPS, depends on mainly accuracy of carrier phase-rate. It is difficult to guarantee accuracy of velocity with raw Doppler and differential phase.Carrier phase-rate estimated from Kalman filter was adopted to determine the velocity instead of Doppler. The model and theory of differential velocity measurement and carrier phase-rate estimated by Kalman filter were introduced.The flight data of a certain airborne gravimetry were calculated with Kalman filter method, and the results were compared with those from GT-1A and WAY-Point. It is indicated that GPS carrier phase-rate estimated from Kalman filter can be adapted to some high-velocity and more complicated movements, its accuracy of velocity measurement can achieve at mm/s level, the result approaches to that by GT-I A and is higher than that with WAY-Point.【总页数】6页(P72-77)【作者】田良辉;刘根友;郭爱智【作者单位】中国科学院测量与地球物理研究所动力大地测量学重点实验室,武汉,430077;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院测量与地球物理研究所动力大地测量学重点实验室,武汉,430077;中国科学院测量与地球物理研究所动力大地测量学重点实验室,武汉,430077;中国科学院研究生院,北京,100049【正文语种】中文【中图分类】P228【相关文献】1.GPS载波相位双差观测量随机模型估计的新方法 [J], 郭秋英;蔡菲2.基于Kalman滤波的GPS载波相位信息融合技术 [J], 卓宗奎;张开东;吴美平3.基于载波相位变率的GPS单站测速方法 [J], 田良辉;陈附图4.历元间载波相位差分的GPS/BDS精密单点测速算法 [J], 尹潇;柴洪洲;向明志;苏明晓5.适应高动态环境的GPS载波相位估计方法研究 [J], 李小民;田庆民因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于自适应强跟踪Kalman滤波的GNSS跟踪环路设计盛开宇;陈熙源;汤新华;闫晣;高宁
【期刊名称】《传感技术学报》
【年(卷),期】2024(37)1
【摘要】为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频率和载波多普勒频率反馈到码NCO和载波NCO,在ASTKF中使用基于卡方分布的渐消因子计算方法,提升跟踪环路鲁棒性。
半物理仿真实验表明,相比于基于Kalman滤波的跟踪环路和基于强跟踪Kalman滤波(STKF)的跟踪环路,所提出方法在水平方向上的位置误差和速度误差减小20%以上,有效提高了卫星导航接收机的定位性能。
【总页数】7页(P35-41)
【作者】盛开宇;陈熙源;汤新华;闫晣;高宁
【作者单位】东南大学仪器科学与工程学院;微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】U666
【相关文献】
1.基于Kalman滤波的载波跟踪环路设计
2.基于Kalman滤波的GPS跟踪环路晶振闪烁噪声建模方法
3.基于强跟踪Kalman滤波的鲁棒人脸跟踪算法
4.基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波的GNSS信号跟踪环路设计
5.GNSS多系统PPP中强跟踪自适应Kalman滤波的应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
gnss 和uwb 信号的融合算法卡尔曼滤波-回复什么是GNSS和UWB信号的融合算法卡尔曼滤波？GNSS（全球导航卫星系统）和UWB（超宽带）信号融合算法卡尔曼滤波是一种将两种信号融合在一起，以提高精确度和可靠性的算法。
GNSS是一种利用卫星定位系统的导航技术，而UWB是一种通过发送超短脉冲信号来进行距离测量的无线技术。
这两种信号各自具有一些优势和限制，通过将它们融合在一起，可以克服各自的缺点，并提供更准确可靠的定位和导航解决方案。
文章主要分为以下几个部分：第一部分：介绍GNSS和UWB信号的原理和应用领域。
首先，我们将详细介绍GNSS和UWB信号的原理和工作方式。
GNSS由一组卫星组成，通过接收卫星发射的信号，并计算信号的传播时间来确定定位。
UWB则是通过发送超短脉冲信号，并测量信号的传播时间来进行距离测量。
我们还将介绍它们在各种应用领域的应用，如航空航天、汽车导航、无人机、室内定位等。
第二部分：分析GNSS和UWB信号融合的优势和挑战。
在这一部分，我们将讨论将GNSS和UWB信号融合在一起的原因和优势。
GNSS信号在室内或密集城市环境下有时受到阻塞或多径效应的干扰，导致定位精度下降。
而UWB信号可以提供更准确的距离测量，但其定位精度受到信号传输过程中的噪声和多径效应的影响。
通过将两种信号的优势结合起来，可以提供更精确可靠的定位解决方案。
然而，将两种信号融合在一起也面临一些挑战，如如何选择合适的融合算法、如何校准传感器等。
第三部分：介绍卡尔曼滤波算法的原理和应用。
卡尔曼滤波是一种常用的融合算法，广泛应用于导航和定位领域。
在这一部分，我们将详细介绍卡尔曼滤波的原理和应用。
卡尔曼滤波通过递归地估计系统的状态，并将测量结果和状态估计值进行融合，得到一个更准确和可靠的状态估计。
我们将解释卡尔曼滤波的数学原理和算法，包括状态预测、测量更新等步骤。
第四部分：将卡尔曼滤波应用于GNSS和UWB信号融合。
在这一部分，我们将具体介绍如何将卡尔曼滤波算法应用于GNSS和UWB信号融合。
自适应渐消Kalman滤波算法在RTK中的应用研究高亚豪;左启耀;邹志勤;李峰【期刊名称】《导航定位与授时》【年(卷),期】2018(005)004【摘要】在动态载波相位差分定位(RTK)中,由于观测环境复杂,会经常发生周跳、卫星信号失锁等情况,严重影响基线解算的连续性和可靠性.针对动态应用环境,提出了一种Kalman滤波算法在RTK技术中的应用方法.该方法可以实时估计模糊度浮点解及其协方差矩阵,在需要重新固定模糊度时可直接用于搜索,起到了周跳修复的作用.此外,采用了自适应渐消Kalman滤波算法提高算法的动态适应性,并引入独立的滑动窗进行新息的收集和处理,解决了由于参考星变化或卫星信号失锁造成观测量中断而无法准确计算新息协方差的难题.仿真结果表明,该算法能够在模糊度发生变化时快速收敛,并且相对于一般Kalman滤波算法在高动态下提高了模糊度浮点解的精度,提高了后续模糊度搜索的效率和固定成功率.【总页数】7页(P62-68)【作者】高亚豪;左启耀;邹志勤;李峰【作者单位】北京自动化控制设备研究所,北京100074;北京自动化控制设备研究所,北京100074;北京自动化控制设备研究所,北京100074;北京自动化控制设备研究所,北京100074【正文语种】中文【中图分类】TN967.1【相关文献】1.高铁变形分析中自适应Kalman滤波算法应用研究 [J], 袁明月;文鸿雁;聂光裕;高红2.基于渐消记忆自适应Kalman滤波的GPS/DR数据融合 [J], 游胜玉;姜林;李祥3.一种渐消自适应滤波算法在陀螺监控中的应用 [J], 吕佩举;李稳朝;陈长宝4.自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法在组合导航中的应用 [J], 宫轶松;归庆明;李保利;王军江5.基于指数渐消遗忘因子的组合导航自适应滤波算法 [J], 曾庆化;赵天钰;赵宾;刘建业;朱小灵因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一维自适应Kalman滤波的一种最优算法
刘国庆
【期刊名称】《高等学校计算数学学报》
【年(卷),期】1997(19)1
【摘要】1 引言 Kalman滤波是一种用于对含有随机摄动的动态系统的最优状态
估值过程。
更准确地讲,Kalman滤波器是一种从受噪声干扰的观测信号中,对被观
测系统的状态进行统计估值的方法,这种估值是以线性、无偏、最小方差为准则的
递推估值。
它被广泛地应用于空间技术、雷达、导航、通信、工业自动化、气象和地震预报、生物医学工程等领域。
虽然Kalman滤波有许多成功的应用,但是从实用角度上看它仍有一些不足。
众所周知,对于一个系统模型我们往往缺少对其真正
特征的认识,即系统模型中常常含有未知的参数,而这一点将严重影响滤波器的工作。
【总页数】6页(P48-53)
【关键词】Kalman滤波;自适应滤波;最优算法;随机系统
【作者】刘国庆
【作者单位】南京化工大学基础科学系
【正文语种】中文
【中图分类】O211.64
【相关文献】
1.一种限定记忆的自适应扩展Kalman滤波器 [J], 朱文超;
2.一种新型模糊自适应Kalman滤波器在组合导航中的应用 [J], 万振塬;杨功流;涂
勇强
3.一种改进自适应增量Kalman滤波的传递对准算法 [J], 徐英蛟
4.一种顾及观测质量信息的自适应抗差Kalman滤波方法 [J], 戴粤; 戴吾蛟
5.一种适用于PPP动力学模型异常的自适应Kalman滤波 [J], 胡豪杰;赵兴旺;刘超;田先才
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
