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一、GPS/北斗系统及其定位原理ＧＰＳ／全球定位系统（英语：Global Positioning System，通常简称GPS），又称全球卫星定位系统，是一个中距离圆型轨道卫星导航系统。
它可以为地球表面绝大部分地区（98%）提供准确的定位、测速和高精度的时间标准。
系统由美国国防部研制和维护，可满足位于全球任何地方或近地空间的军事用户连续精确的确定三维位置、三维运动和时间的需要。
该系统包括太空中的24颗GPS卫星；地面上1个主控站、3个数据注入站和5个监测站及作为用户端的GPS接收机。
最少只需其中3颗卫星，就能迅速确定用户端在地球上所处的位置及海拔高度；所能收联接到的卫星数越多，解码出来的位置就越精确。
该系统由美国政府于1970年代开始进行研制并于1994年全面建成。
使用者只需拥有GPS接收机即可使用该服务，无需另外付费。
GPS信号分为民用的标准定位服务（SPS，Standard Positioning Service）和军规的精确定位服务（PPS，Precise Positioning Service）两类。
由于SPS无须任何授权即可任意使用，原本美国因为担心敌对国家或组织会利用SPS对美国发动攻击，故在民用讯号中人为地加入选择性误差（即SA政策，Selective Availability）以降低其精确度，使其最终定位精确度大概在100米左右；军规的精度在十米以下。
2000年以后，克林顿政府决定取消对民用讯号的干扰。
因此，现在民用GPS也可以达到十米左右的定位精度。
GPS系统拥有如下多种优点：使用低频讯号，纵使天候不佳仍能保持相当的讯号穿透性；全球覆盖（高达98%）；三维定速定时高精度；快速、省时、高效率；应用广泛、多功能；可移动定位；不同于双星定位系统，使用过程中接收机不需要发出任何信号增加了隐蔽性，提高了其军事应用效能。
GPS系统的组成一个随着地球自转的GPS卫星星座例子。
在此例子中，可接收到的卫星数量是以北纬45°为基准，而此数量会随着时间而变动。
G P S导航定位原理以及定位解算算法TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-GPS导航定位原理以及定位解算算法全球定位系统(GPS)是英文Global Positioning System的字头缩写词的简称。
它的含义是利用导航卫星进行测时和测距，以构成全球定位系统。
它是由美国国防部主导开发的一套具有在海、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定位系统。
GPS用户部分的核心是GPS接收机。
其主要由基带信号处理和导航解算两部分组成。
其中基带信号处理部分主要包括对GPS卫星信号的二维搜索、捕获、跟踪、伪距计算、导航数据解码等工作。
导航解算部分主要包括根据导航数据中的星历参数实时进行各可视卫星位置计算；根据导航数据中各误差参数进行星钟误差、相对论效应误差、地球自转影响、信号传输误差(主要包括电离层实时传输误差及对流层实时传输误差)等各种实时误差的计算，并将其从伪距中消除；根据上述结果进行接收机PVT（位置、速度、时间）的解算；对各精度因子(DOP)进行实时计算和监测以确定定位解的精度。
本文中重点讨论GPS接收机的导航解算部分，基带信号处理部分可参看有关资料。
本文讨论的假设前提是GPS接收机已经对GPS卫星信号进行了有效捕获和跟踪，对伪距进行了计算，并对导航数据进行了解码工作。
1 地球坐标系简述要描述一个物体的位置必须要有相关联的坐标系，地球表面的GPS接收机的位置是相对于地球而言的。
因此，要描述GPS接收机的位置，需要采用固联于地球上随同地球转动的坐标系、即地球坐标系作为参照系。
地球坐标系有两种几何表达形式，即地球直角坐标系和地球大地坐标系。
地球直角坐标系的定义是：原点O与地球质心重合，Z轴指向地球北极，X轴指向地球赤道面与格林威治子午圈的交点(即0经度方向)，Y轴在赤道平面里与XOZ 构成右手坐标系(即指向东经90度方向)。
WSNs中测距误差对定位精度的影响及改进算法研究的开题报告一、选题背景和意义随着无线传感器网络（WSN）技术的不断发展，WSN已被广泛应用于许多领域，如环境监测、智能交通、军事领域等。
在WSN应用中，节点定位技术是至关重要的，因为节点位置信息能够为许多应用提供重要的数据支持。
在WSN中，节点定位精度的影响因素很多，其中测距误差是影响节点定位精度的重要因素之一。
因此，本课题的研究目的是探究测距误差对节点定位精度的影响，并提出改进算法，以提高节点定位精度，进一步提升WSN的应用性能。
二、研究内容和目标（一）研究内容1. 分析测距误差对节点定位精度的影响机理2. 探究目前常用的节点定位算法及优缺点3. 提出测距误差对节点定位算法的改进策略和方案4. 通过仿真实验验证改进算法的有效性和可行性。
（二）研究目标1. 确定测距误差的影响机理和测距误差对节点定位精度的影响程度。
2. 探究目前常用的节点定位算法的优缺点，为后续改进提供参考。
3. 提出针对测距误差的节点定位算法改进方案，提高节点定位精度。
4. 通过仿真实验验证改进算法的有效性和可行性。
三、研究方法和技术路线（一）研究方法1. 文献综述法：对国内外相关文献进行梳理，系统地阐述测距误差对节点定位精度的影响机理和目前节点定位算法的现状和存在的问题。
2. 实验仿真法：使用MATLAB等仿真工具对节点定位算法进行仿真实验，验证改进算法的优化效果和可行性。
（二）技术路线1. 文献综述法：对现有文献进行分类整理，分析测距误差对节点定位精度的影响机理，探究目前节点定位算法的优缺点。
2. 提出改进算法：在分析测距误差的基础上，提出针对测距误差的节点定位算法改进方案。
3. 节点定位算法仿真：使用MATLAB等仿真工具对节点定位算法进行仿真实验，验证改进算法的优化效果和可行性。
四、预期研究结果本课题旨在探究测距误差对节点定位精度的影响以及改进算法，预期研究结果如下：1. 分析测距误差对节点定位精度的影响机理及测距误差对节点定位精度的影响程度。
无线传感器网络RSSI测距方法与精度分析詹杰;吴伶锡;唐志军【摘要】基于RSSI的测距技术是一项低成本的距离测量技术.分析了接收信号强度指示器(RSSI)多种测距模型,结合采用IEEE802.15.4协议的CC2430芯片,设计了测距实验,获取了多组数据,通过对实验数据的分析,提出结合信标节点确定参数、高斯拟合确定测量值的RSSI测距处理方法.实验证明,该方法能提高RSSI测距的抗干扰能力,20 m内节点间的测距精度能达到1.5 m以下.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2010(050)004【总页数】5页(P83-87)【关键词】无线传感器网络;接收信号强度指示器;测距精度;高斯拟合【作者】詹杰;吴伶锡;唐志军【作者单位】湖南科技大学,物理学院,湖南,湘潭,411201;湖南科技大学,物理学院,湖南,湘潭,411201;湖南科技大学,物理学院,湖南,湘潭,411201【正文语种】中文【中图分类】TN9291 引言在无线传感器网络应用中，位置信息对传感器网络的监测活动至关重要, 在目标监测与跟踪、基于位置信息的路由、网络的负载均衡以及网络拓扑结构[1]等许多应用中都要求网络节点预先知道自身的位置，以便在通信和协作过程中利用位置信息完成应用要求。
常用的定位方法必须测量节点间间距，一般测距方式有GPS[2]、红外线[3]、超声波[4]和接收信号强度指示器(RSSI)[5]等。
GPS定位成本高、误差大；红外测距精度高、成本低，但适用范围太窄；超声测距需要额外的硬件，增加了节点的硬件成本和尺寸并且能耗高，受气温、湿度等的影响较大；RSSI测距误差大，这些方式都不适合无基础设施的矿山地质灾害监控系统使用。
在矿山地质灾害监测项目中，我们利用商用无线收发芯片所具备的RSSI功能对监控系统收发的数据进行处理，提高RSSI测距的精度，实现了低成本的测距。
2 RSSI测距原理无线信号传输的一个重要特点就是信号强度随着距离的增大而衰减。
SRS定位算法在无线传感器网络中的性能分析无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于收集和传输环境中的各种数据。
传感器节点通过无线通信和协作来共同完成感知、处理和传输任务。
SRS（Signal Strength-based Range-free Localization）定位算法是一种无线传感器网络中常用的定位算法，通过测量节点之间的信号强度来估计节点的位置。
本文将对SRS定位算法在无线传感器网络中的性能进行分析。
首先，我们来了解一下SRS定位算法的工作原理。
SRS算法基于信号强度测量，通过节点之间的信号强度来估计节点的位置。
该算法不需要节点之间的距离信息，也不需要事先知道节点的相对位置。
具体而言，SRS算法通过节点之间的信号强度来构建信号强度图，并基于图中的信号强度信息计算节点的位置。
该算法的优点在于简单、灵活，适用于大规模的无线传感器网络。
接下来，我们将对SRS定位算法在无线传感器网络中的性能进行分析。
首先，我们关注算法的定位精度。
定位精度是衡量定位算法性能的重要指标之一，它反映了算法估计节点位置的准确程度。
SRS算法基于信号强度测量进行定位，对于信号强度的测量误差，定位精度会受到影响。
因此，SRS算法的定位精度受到信号强度测量误差的限制。
如果信号强度测量误差较大，SRS算法的定位精度会受到较大影响，造成节点位置估计的偏差。
其次，我们关注算法的定位计算复杂度。
定位计算复杂度反映了算法在计算节点位置时所需的时间和计算资源消耗。
SRS算法的计算复杂度相对较低，因为它不需要节点之间的距离信息和节点的相对位置信息，只需要节点之间的信号强度。
因此，SRS算法在大规模无线传感器网络中具有较好的可扩展性。
另外，我们关注算法的鲁棒性。
鲁棒性是指算法对于传感器节点随机分布、信号强度变化等因素的适应能力。
SRS算法在一定程度上受到节点分布不均匀和信号强度变化的影响。
基于UWB的室内停车场高精度定位系统设计陈旻哲;熊诚;刘守印【摘要】将基于TOA测距的 UWB高精度定位技术运用于室内停车场车辆定位系统.选用 DW1000射频收发器设计定位节点硬件,采用时分复用机制实现多标签共享信道.分析测距误差来源,认为信号飞行时间的测量值相对于真实值的误差应该由节点的时钟漂移、本地响应延迟和飞行时间真实值表示,因此,从该角度详细推导并仿真对比4种测距算法受时钟漂移影响的程度,最终选定改进的SDS-TWR算法进行测距.实验发现天线延迟会给测距结果带来相对固定的偏差,针对这一测距误差,提出通过修正天线延迟参数予以校正.基于均方误差最小化方法,采用约束线性最小二乘定位算法估计标签位置.实验结果表明,测距精度小于4 cm,定位精度不超过20 cm,能够满足室内停车场车辆定位系统的厘米级精度要求.%In the paper,UWB which is a high precision localization technology based on TOA ranging is applied to indoor parking areas localization system.The DW1000 RF transceiver is chosen to design anchors and tags.TDM mechanism is used to achieve that one chan-nel is shared by the multiple tags.The source of the ranging error is analyzed,it is proposed that the error between the measured value and the true value of time of flight of signal should be expressed by the clock drift of the node,the local response delay and the true value of TOF.From this perspective,the ranging error is derived in detail.And ranging errors of four ranging algorithms caused by clock drift are simulated and compared.Finally,the advanced SDS-TWR algorithm is applied.It is found that the antenna delay brings a relatively fixed deviation to the ranging results.To correct this error,it is proposed to adjust theantenna delay parameter.Depending on the mean square error minimization method,the constraint linear least squares localization algorithm is used to estimate the tag position.The result of experiments show that the accuracy of ranging is less than 4 cm,and the accuracy of localization is not more than 20 cm.Therefore, this localization system can meet the requirements of centimeter-level accuracy for indoor parking areas.【期刊名称】《单片机与嵌入式系统应用》【年(卷),期】2018(018)004【总页数】7页(P32-38)【关键词】室内停车场定位;UWB;时钟漂移;天线延迟;最小二乘【作者】陈旻哲;熊诚;刘守印【作者单位】华中师范大学物理科学与技术学院,武汉 430079;华中师范大学物理科学与技术学院,武汉 430079;华中师范大学物理科学与技术学院,武汉 430079【正文语种】中文【中图分类】TN99引言在室内停车场，车速一般被限制在5 km/h以内，即不超过1.39 m/s。
车载导航系统的高精度定位算法马海波1，黄跃峰1，滕寿威1摘要：本文提出了一种基于联合卡尔曼滤波理论和地图匹配技术的高精度车载导航系统定位方法。
该方法一方面对联合卡尔曼滤波器的结构进行简化，简化后的联合滤波器能够较好的将全球定位系统（GPS）与航位推算系统（DR）获取的空间信息进行融合，不仅较大程度减小滤波计算量，而且避免了子滤波器间误差的互相干扰，提高了空间定位精度。
另一方面提出了根据行车方向与位置匹配行车道路的技术，该技术不仅具有较好的行车道路匹配效果，而且能够对各种行车异常情况进行处理。
实验证明，本文提出的方法能够较好的满足车载导航系统对空间定位方法实时性及高精度的要求。
关键词：车载导航系统，联合卡尔曼滤波，信息融合，地图匹配，GPS/DR（1北京超图软件股份有限公司导航事业部，北京市海淀区西三旗建材城西路太伟科研楼B座3层邮编；100096）1.概述近几年，国内车载导航系统的发展如火如荼，基于全球定位系统(Global Position System, GPS)定位的导航系统几乎成了豪华轿车的标准配置。
由于巨大的市场潜力和不可估量的发展前景，各汽车厂商和GIS企业纷纷投入大量人力进行车载导航系统的软硬件开发。
作为车载导航系统的基础和核心，车辆定位获得了更多学者的关注和热情。
本文首先结合车辆定位方式，阐述了全球定位系统和航位推算系统（Dead Reckoning, DR）相结合的组合定位方式的必要性和优越性，尤其从价格和精度方面考虑，GPS/DR将是未来车辆定位的最理想方式。
无论是独立GPS定位，还是组合GPS/DR方式定位，得到可靠的、精确的实时车辆位置是车辆定位的根本目的。
结合实际应用，城市车辆的高精度定位算法包括两个部分：1）针对定位传感器的滤波与信息融合，2）结合电子地图的道路匹配算法。
提高传感器定位精度的方法是降低甚至去除系统定位的随机误差。
本文提出了一种简化结构的联合卡尔曼滤波器。
