GPS非差相位动态定位中Sage自适应滤波算法的研究及软件实现

卡尔曼滤波算法与matlab实现

一个应用实例详解卡尔曼滤波及其算法实现标签：算法filtermatlabalgorithm优化工作 2012-05-14 10:48 75511人阅读评论(25) 收藏举报分类：数据结构及其算法（4）为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise），也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配（Gaussian Distribution）。另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。好了，现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值：你根据经验的预测值（系统的预测值）和温度计的值（测量值）。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的，所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的，假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的：如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不确定度是4度，他们平方相加再开方，就是5）。然后，你从温度计那里得到了k时刻的温度值，假设是25度，同时该值的偏差是4度。由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值，分别是23 度和25度。究竟实际温度是多少呢？相信自己还是相信温度计呢？究竟相信谁多一点，我们可以用他们的covariance（协方差）来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以Kg=0.78，我们可以估算出k时刻的实际温度值是：23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出，因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。现在我们已经得到k时刻的最优温度值了，下一步就是要进入k+1时刻，进行新的最优估算。到现在为止，好像还没看到什么自回归的东西出现。对了，在进入k+1时刻之前，我们还要算出k时刻那个最优值（24.56 度）的偏差。算法如下：((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度

几种非线性滤波算法的研究-内附程序

2017 年秋季学期研究生课程考核（读书报告、研究报告）考核科目:雷达系统导论学生所在（系）:电子与信息工程学院学生所在学科:电子与同学工程学生姓名: 学号: 学生类别: 考核结果阅卷人第 1 页（共页）

几种非线性滤波算法的介绍与性能分析作者姓名：学号：专业院系：电信学院电子工程系电子邮件：摘要—非线性滤波算法在雷达目标跟踪中有着重要的应用，对雷达的跟踪性能有着至关重要的影响。好的滤波算法有利于目标航迹的建立及保持，能够得到较精确的目标位置，为发现目标后的后续工作提供可靠的数据依据。本文重点介绍了雷达数据处理中的几种非线性滤波算法：扩展卡尔曼滤波（EKF）、不敏卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF），并且给出了一个利用这三种算法进行数据处理的一个实例，通过这个实例对比分析了这三种算法的性能以及优劣。关键字—非线性滤波算法；扩展卡尔曼滤波；不敏卡尔曼滤波；粒子滤波； I.概述（一级表题格式）在雷达对目标进行跟踪前要先对目标进行检测。对于满足检测条件的目标就需要进行跟踪，在跟踪的过程中可以利用新获得的数据完成对目标的进一步检测比如去除虚假目标等，同时利用跟踪获得数据可以进一步完成对目标动态特性的检测和识别。因此对目标进行准确的跟踪是雷达性能的一个重要指标。在检测到满足条件的目标后，根据目标运动状态建立目标运动模型，然后对目标跟踪算法进行设计，这是雷达目标跟踪中的核心部分。目前主要的跟踪算法包括线性自回归滤波，两点外推滤波、维纳滤波、- αβ滤波、加权最小二乘滤波、维纳滤波和卡尔曼滤波[1]。对于线性系统而言最优滤波的方法就是卡尔曼滤波，卡尔曼滤波是线性高斯模型下的最优状态估计算法。但是实际问题中目标的运动模型往往不是线性的，因此卡尔曼滤波具有很大的局限性。目前主要用的非线性滤波算法可以分为高斯滤波和粒子滤波[2]。不敏卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波就是高斯滤波中的典型代表，也是应用相对较为广泛的。粒子滤波的应用范围比高斯滤波的适用范围要广，对于系统状态非线性，观测模型非高斯等问题都有很好的适用性。本文具体分析阐述了扩展卡尔曼滤波算法，不敏卡尔曼滤波算法，粒子滤波算法，并且通过一个实例利用仿真的方法分析了这三种算法在滤波性能上的优劣，最后对这三种算法做了一定的总结。我本科毕业设计题目为《基于历史数据的路径生成算法研究》，由于我是跨专业保研到电信学院，该课题所研究内容不属于雷达系统研究范围，是一种城市路网最快路径生成算法。 II.几种非线性滤波算法 A.扩展卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波是将非线性系统转换为近似的线性系统的一种方法，其核心思想是围绕滤波值将非线性函数展开成泰勒级数并略去二阶及以上的项，得到一个近似的线性化模型，然后应用卡尔曼滤波完成状态估计。扩展卡尔曼滤波状态空间模型： k k k w x f+ = + ) ( x 1 状态方程 k k k v x h+ =) ( z观测方程其中(.) f和(.) h为非线性函数在扩展卡尔曼滤波中，状态的预测以及观测值的预测由非线性函数计算得出，线性卡尔曼滤波中的状态转移矩阵A阵和观测矩阵H阵由f和h函数的雅克比矩阵代替。对 (.) f和(.) h Taylor展开，只保留一次项有： ) ? ( ) ?( ) ( k k k k k x x A x f x f- + ≈ ) ? ( ) ?( ) ( k k k k k x x H x h x h- + ≈ 其中： k k x x k k dx df A ?= =为f对 1- k x求导的雅克比矩阵 k k x x k k dx dh H ?= =为h对 1- k x求导的雅克比矩阵 ) ?( ? 1-k k x f x=，于是可以得出： k k k k k k k w x A x f x A x+ - + ≈ + ) ? ) ?( ( 1 k k k k k k k v x H x h x H z+ - + ≈ + ) ? ) ?( ( 1 通过以上变换，将非线性问题线性化。接下来EKF 滤波过程同线性卡尔曼滤波相同，公式如下: )) | (?( ) |1 ( X?k k X f k k= + ) ( ) ( ) | ( ) ( ) |1 (P k Q k k k P k k k+ Φ' Φ = + )1 ( )1 ( ) |1 ( )1 ( )1 (S+ + + ' + + = +k R k H k k P k H k )1 ( )1 ( ) |1 ( )1 ( K1+ + ' + = +-k S k H k k P k

室内定位常用算法概述

室内定位常用算法概述一.室内定位目的和意义随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS 技术(如伪卫星等)，无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等)，其它定位技术(计算机视觉、航位推算等)，以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。由于在室内环境下对于不同的建筑物而言，室内布置，材料结构，建筑物尺度的不同导致了信号的路径损耗很大，与此同时，建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，形成多径现象，使得接收信号的幅度，相位和到达时间发生变化，造成信号的损失，定位的难度大。虽然室内定位是定位技术的一种，和室外的无线定位技术相比有一定的共性，但是室内环境的复杂性和对定位精度和安全性的特殊要求，使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点，而且这些特点是户外定位技术所不具备的。因此，两者区域的标识和划分标准是不同的。基于室内定位的诸多特点，室内定位技术和定位算法已成为各国科技工作者研究的热点。如何提高定位精度仍将是今后研究的重点。二. 室内定位技术的国内外发展趋势室内GPS定位技术 GPS是目前应用最为广泛的定位技术。当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时

汽车导航系统

汽车导航系统即车载GPS导航系统，其内置的GPS天线会接收到来自环绕地球的24颗GPS卫星中的至少3颗所传递的数据信息，结合储存在车载导航仪内的电子地图，通过GPS卫星信号确定的位置坐标与此相匹配，进行确定汽车在电子地图中的准确位置，这就是平常所说的定位功能。在定位的基础上，可以通过多功能显视器，提供最佳行车路线，前方路况以及最近的加油站、饭店、旅馆等信息。假如不幸GPS信号中断，你因此而迷了路，也不用担心，GPS已记录了你的行车路线，你还可以按原路返回。当然，这些功能都离不开已经事先编制好的使用地区的地图软件。如何选购 1.地图设计要人性硬件是基础，软件是灵魂，GPS导航仪的“灵魂”包括两个方面——软件引擎和地图数据，这两者是导航仪能否把你带到目的地的关键所在。电子导航地图是GPS导航仪赖以工作的另一个重要组件，电子导航地图的正确与否就直接决定了车主能否更快捷、更轻松地到达目的地。在当前的市场上，不论是国产还是完全进口，车载GPS产品内置的地图无非都是国内仅有的几个图商的资源，质量也是参差不齐。一般来说，正规品牌的GPS导航仪都会提供一年的免费更新，或者按次数计算，支持2次左右的免费更新服务。而在此之后更新地图就需要缴纳一定费用，一般来说GPS图商的地图更新维持在半年一次的水平，也有一些厂商每三个月更新一次数据，更新一次的费用在两百元左右。 2.搜星定位要快捷作为导航产品，消费者最关心的当属它的收星能力，即信号接收能力。目前市场上销售的车载GPS大多数都会采用SiRFStarIII第三代芯片，这类芯片的优势是在有遮挡和天气情况恶劣的情况下可以捕捉和跟踪信号、减轻高楼林立带来的的信号干扰。此外，芯片的好坏还直接关系到计算路径时快捷准确的好坏。去同一个目的地，芯片的不同可能会出现不同的路线，而我们需要的是最佳路线。购买大品牌的产品不仅本身质量有保证，同时也可以享受一定年限的免费升级服务。选品牌其实也是在选售后，对于GPS导航产品来说，后续的服务问题更为重要，因为地图是在实时更新的。不同的厂商，获取地图数据的来源不同，免费的更新方式也有多种多样。购买时做好了解，可以避免使用后一些不避免的麻烦。此外，开机速度和反应速度都是重要参数，由于开车时要时刻注意安全并且汽车在高速行进中，因此速度快可以提升车辆导航的精确度，同时也可以节约使用者的操作时间，省时更省心。 3.导航要注重实用性

卡尔曼滤波算法总结

Kalman_Filter(float Gyro,float Accel) { Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt; Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; Pdot[1]= - PP[1][1]; Pdot[2]= - PP[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; PP[0][1] += Pdot[1] * dt; PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle; PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[1][0]; E = R_angle + C_0 * PCt_0; K_0 = PCt_0 / E; K_1 = PCt_1 / E; t_0 = PCt_0; t_1 = C_0 * PP[0][1]; PP[0][0] -= K_0 * t_0; PP[0][1] -= K_0 * t_1; PP[1][0] -= K_1 * t_0; PP[1][1] -= K_1 * t_1; Angle += K_0 * Angle_err; Q_bias += K_1 * Angle_err; Gyro_x = Gyro - Q_bias; } 首先是卡尔曼滤波的5个方程： -=--+（1）先验估计 X k k AX k k Bu k (|1)(1|1)() -=--+（2）协方差矩阵的预测(|1)(1|1)' P k k AP k k A Q

无线传感网大空间定位测量算法及精度评估

第37卷?第4期?2015-04(上)? 【71】无线传感网大空间定位测量算法及精度评估 Positioning measurement algorithm and accuracy evaluation for wireless sensor networks in large field working space 刘文文，王俊岭，杨瑛 LIU Wen-wen, WANG Jun-ling, YANG Ying （合肥工业大学，合肥 230009）摘要：无线传感网结构参数对移动节点定位精度有重要影响。面对基于无线传感网大空间定位测量过程中的共性问题：测量距离约束和信号覆盖范围约束，提出了一种选择性大空间定位算法。面对移动节点特定的定位空间要求以及定位精度要求，采用蒙特卡罗方法研究了测距误差、信标网络参数配置对移动节点定位精度以及可定位空间的作用关系，提出的仿真算法模式对于设计评估满足一定精度要求的无线传感网络可定位空间探索具有一定的指导意义。关键词：无线传感网络；大空间定位算法；精度评估中图分类号：TP702 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2015)04(上)-0071-04Doi：10.3969/j.issn.1009-0134.2015.04(上).22 收稿日期：2014-07-10 基金项目：国家自然科学基金资助：基于无线传感网络引导的高精度超大空间坐标测量网络构建关键技术（51275149）作者简介：刘文文（1961 -），女，副教授，博士，主要从事仪器设计、光学检测系统设计、现代控制理论和测控软件开发领域的研发工作。 0 引言无线传感网络的很多应用都涉及距离位置信息，基于无线传感网络的大空间定位技术也因此成为这一研究热点的关键基础技术。无线传感网络定位技术有基于非测距定位技术和基于测距定位技术，基于测距的定位技术分为基于信号接收强度指示值测量（RSSI ）方法、基于到达时间测量（TOA ）方法以及基于时间差测量（TDOA ）等方法等。本文对基于时间差的测量方法（TDOA ）进行分析研究和仿真，面对距离测量精度和范围的限制，寻找高精度的定位算法，面向无线传感网络结构参数通过仿真评估大空间定位精度。研究对设计满足一定定位精度的无线传感网络具有指导意义。 1 原理分析及算法基于距离测量的大空间定位方法通过测量移动节点到信标节点的距离实现移动节点的空间定位，高精度定位的关键点在于高精度的距离测量方法及高精度的定位算法。假设在移动节点P(x,y,z)周围有n 个位置已知的信标节点G 1(x 1,y 1,z 1),G 2(x 2,y 2,z 2),…, G n (x n ,y n ,z n )参与测量，如图1所示，它们与移动节点的距离的测量值为D 1,D 2,…,D n ，而理论距离为： 1,2,,j d j n == (1) 以测量距离与其理论值的残余误差平方和最小为原则定位移动节点P(x,y,z)，则测量模型为： ∑=?n j j j d D Min 12 )( (2) 这是一个无约束非线性优化问题，理论上可以用非线性无约束优化方法求解[1]。在此，笔者提出一种线性迭代算法求解该非线性优化问题。 G2 G4 D2 ????3 ????* D1 D1 G1 D4 D3 G3 图1 移动节点与信标节点

时间序列分析方法之卡尔曼滤波

第十三章卡尔曼滤波在本章中，我们介绍一种被称为卡尔曼滤波的十分有用的工具。卡尔曼滤波的基本思想是将动态系统表示成为一种称为状态空间表示的特殊情形。卡尔曼滤波是对系统线性投影进行序列更新的算法。除了一般的优点以外，这种算法对计算确切的有限样本预测、计算Gauss ARMA 模型的确切似然函数、估计具有时变参数的自回归模型等，都提供了重要方法。 §13.1 动态系统的状态空间表示我们已经介绍过一些随机过程的动态表示方法，下面我们在以前的假设基础上，继续分析动态系统的表示方法。 13.1.1 继续使用的假设假设表示时刻观测到的n 维随机向量，一类非常丰富的描述动态性的模型可以利用一些可能无法观测的被称为状态向量(state vector)的r 维向量表示，因此表示动态性的状态空间表示(state-space representation)由下列方程系统给出：状态方程(state model) (13.1) 量测方程(observation model) (13.2) 这里，和分别是阶数为，和的参数矩阵，是的外生或者前定变量。方程(13.1)被称为状态方程(state model)，方程(13.2)被称为量测方程(observation model)，维向量和维向量都是向量白噪声，满足： (13.3) (13.4) 这里和是和阶矩阵。假设扰动项和对于所有阶滞后都是不相关的，即对所有和，有： (13.5) t x 是外生或者前定变量的假定意味着，在除了包含在121,,,y y y t t 内的信息以外，t x 没有为s t ξ和s t w ( ,2,1,0 s )提供任何新的信息。例如，t x 可以包括t y 的滞后值，也可以包括与 ξ和 w (任意 )不相关的变量。方程系统中方程(13.1)至方程(13.5)可以表示有限观测值的序列},,,{21T y y y ，这时需要状态向量初始值1ξ。假设1ξ与t v 和t w 的任何实现都不相关：

ArcInfo下卫星遥感火点空间定位算法研究_殷剑敏

第27卷第5期南京气象学院学报V o l.27N o.5 2004年10月Jou rnal of N an jing In stitu te of M eteo ro logy O ct.2004 文章编号:100022022(2004)0520688207 Arc I nfo下卫星遥感火点空间定位算法研究殷剑敏 (江西省气象科学研究所,江西南昌　330046) 摘　要:应用A rc Info地理信息系统和M apO b jects组件空间分析技术、数据库技术, 对森林火点卫星遥感信息的地理定位技术进行了研究,结合1:250000地理信息数据,研制了快速获取火点周围地理信息的技术流程及计算方法,开发了业务化系统, 实现了自动化操作。尤其在多火点的情况下更能显示出其优越性,相同情况下,比手工地理定位提高了定位精度,工作效率提高了10倍以上。投入业务运行以来,在森林防火工作中发挥了重要作用,为火点监测赢得了时间,取得了明显的社会效益。关键词:A rc Info;空间定位;算法;卫星遥感;森林火点中图分类号:S429 文献标识码:A 森林是地球生态系统的重要组成部分,近年来,由于气候变暖等原因,森林火灾发生频率趋于增加。森林火灾不仅造成巨大的经济损失,而且还会导致生态和灾害链后果,因此,对林火行为的研究,具有重要的理论意义及生产实用价值。国内外早期对火险天气等级的气象预报做了大量的研究,取得了许多可投入业务使用的研究成果[127]。近年来,许多学者开始应用地理信息系统(Geograp h ic Info r m ati on System,简称G IS)等高新技术,对森林火场的蔓延、火场周边气象条件的变化及灾后损失评估作了大量数值模拟研究[8]。利用遥感技术监测森林火灾,国外始于20世纪60年代初期的航空红外探测,而在国内,从80年代末开始广泛运用时间、空间分辨率相对较高的极轨气象卫星对森林火灾进行了实时动态监测。卫星遥感具有范围大、视野广、迅速、准确等特点,并能提供火点的经纬度、火灾面积、火点性质(燃烧区、过火区、亚像元等)等火场信息,目前气象部门已广泛应用极轨气象卫星监测森林火点,并开发出相应的森林火点卫星遥感处理软件[9210]。但仅依靠卫星遥感技术监测森林火点,长期以来一直存在火点的地面定位问题,因为它只能自动判读森林火点的经纬度,还要人工在地图上查找具体位置后才能对外提供服务。这种方式存在以下缺点:人工查找地图速度慢,尤其是查找大比例尺的高精度地图则更不方便;人工查图误差大,容易出错;信息量少,满足不了当前防火服务需求;信息没有数字化,不能迅速利用现代通信手段对外发布。地理信息系统具有强大的空间信息管理和分析计算功能,有关部门已经将它应用于110 收稿日期:2003209202;改回日期:2003212230 基金项目:江西省科技厅“江西省森林火险监测预警系统研究”项目;江西省气象局“森林火点卫星遥感地理定位研究” 项目作者简介:殷剑敏(19622),男,江苏常州人,高级工程师,博士生,研究方向:地理信息系统在气象上的应用研究.

汽车导航系统技术解析

汽车导航系统技术解析car navigation system GPS is a global positioning satellite 24 as a foundation, to provide all-weather around the world the three-dimensional position, three-dimensional velocity information such as a radio navigation and positioning system. GPS positioning principle is: the user to receive satellite signals, obtaining the distance, clock correction and atmospheric correction parameters between the satellite and the user from, to determine the location of the user through data processing. Now, the special function within the civil GPS positioning precision can reach 10m does GPS has long aroused the automobile profession's attention, when the United States announced the opening of a part of the GPS system in the Gulf War, the automobile industry to seize this opportunity immediately, invest in the development of automotive navigation system, positioning and orientation of automobile

几种卡尔曼滤波算法理论

自适应卡尔曼滤波卡尔曼滤波发散的原因如果卡尔曼滤波是稳定的，随着滤波的推进，卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高，滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值。但在实际应用中，随着量测值数目的增加，由于估计误差的均值和估计误差协方差可能越来越大，使滤波逐渐失去准确估计的作用，这种现象称为卡尔曼滤波发散。引起滤波器发散的主要原因有两点：（1）描述系统动力学特性的数学模型和噪声估计模型不准确，不能直接真实地反映物理过程，使得模型与获得的量测值不匹配而导致滤波发散。这种由于模型建立过于粗糙或失真所引起的发散称为滤波发散。（2）由于卡尔曼滤波是递推过程，随着滤波步数的增加，舍入误差将逐渐积累。如果计算机字长不够长，这种积累误差很有可能使估计误差方差阵失去非负定性甚至失去对称性，使滤波增益矩阵逐渐失去合适的加权作用而导致发散。这种由于计算舍入误差所引起的发散称为计算发散。针对上述卡尔曼滤波发散的原因，目前已经出现了几种有效抑制滤波发散的方法，常用的有衰减记忆滤波、限定记忆滤波、扩充状态滤波、有限下界滤波、平方根滤波、和自适应滤波等。这些方法本质上都是以牺牲滤波器的最优性为代价来抑制滤波发散，也就是说，多数都是次优滤波方法。自适应滤波在很多实际系统中，系统过程噪声方差矩阵Q和量测误差方差阵R事先是不知道的，有时甚至连状态转移矩阵或量测矩阵H也不能确切建立。如果所建立的模型与实际模型不符可能回引起滤波发散。自适应滤波就是这样一种具有抑制滤波发散作用的滤波方法。在滤波过程中，自适应滤波一方面利用量测值修正预测值，同时也对未知的或不确切的系统模型参数和噪声统计参数进行估计修正。自适应滤波的方法很多，包括贝叶斯法、极大似然法、相关法与协方差匹配法，其中最基本也是最重要的是相关法，而相关法可分为输出相关法和新息相关法。在这里只讨论系统模型参数已知，而噪声统计参数Q和R未知情况下的自适应滤波。由于Q和R等参数最终是通过增益矩阵K影响滤波值的，因此进行自适应滤波时，也可以不去估计Q和R等参数而直接根据量测数据调整K就可以了。

被动定位算法研究

* 陈守稳顾尔顺 (航天工业总公司二院二部北京100854) 摘要对几种被动定位方法的定位精度进行了计算比较,选择了可行的定位方法,分析了影响定位精度的有关因素,并对其加以说明。主题词被动定位,测向交会,纯时差,测向)测时差,定位精度 1引言被动定位即无源定位,其特点是不能获得辐射源的距离信息,因此,必须采用多站测量对目标进行定位。被动定位通常是利用单站的测角信息或多站测时差来完成,文中就测向交叉、测时差、测向)时差混合定位三种方法进行了定位误差的计算,对结果进行了分析并得到结论。 2被动定位算法模型 211测向交叉定位法是指通过测量辐射源的到达角京国防工版社数运算确定目标位置。以下推导中京均假设有N部雷达京在直版坐标系(x轴正东京y轴正北京z轴天顶)中站址分别为(x i京y i京z i)京i= 1京2京,京N京各雷达对辐射源测得的方位版和俯仰版是(B i京E i)。假设已知1号站测得目标的角度(B1京E1)京i号站测得目标版度(B i京E i)京可利用下面几种方法求取R1。方法1: R1=(x1-x i)sin B i-(y1-y i)cos B i cos E1sin(B1-B i) (1) 方法2: R1=(x1-x i)sin E i-(z1-z i)cos E i cos B i sin E1cos E i cos B i-cos E1cos B1sin E1 (2) *收稿日期:1998-05-28 第26卷第5期现代防御技术1998年9月

方法3: R 1= (y 1-y i )sin E i -(z 1-z i )cos E i sin B i sin E 1cos E i sin B i -cos E 1sin B 1sin E i (3) 方法4: 可以利用前述的3种方法中的任一种京将式(1)、式(2)或式(3)中的全部下标1改成下标j 京即可计算出目标到j 号站的斜距R j 京然后利用下列公式即可求出R 1: x t =x j +R j cos E j cos B j y t =y j +R j cos E j sin B j z t =x j +R j sin E j R 1=[(x t -x 1)2 +(y t -t 1)2 +(z t -z 1)2] 1/2 (4) 采用1号(-2813京-2813京0)京2号(2813京2813京0)的布站方式京比较方法1京2京3 对空中各点的定位误差京取最小值京记录其对应的定位方法号码京各定位方法在xOy 平面的分布见图1京图例1京2京3分别对应定位方法1京2京3。方法1中京目标高度10km 京测向精度015b 条件下京R R 1的等误差线在 xOy 平面的分布见图2(单位:km ) 。图1 最小误差对应的方法在xOy 平面的分布图图2 xOy 平面R R 的等误差曲线由图 1可以看出京采用同样的布站方式京绝大部分空间中方法1的定位精度高京只有很少一部分空间方法2和3的精度高京这一部分空间主要集中在两雷达站连线所在的垂直平面附近。由图2可以看出京方法1中京由两站组成的单基线定位系统京其定位精度仅在一扇形区域内很高京基线所在垂直平面内及附近京定位精度迅速下降。而且由式(1)知京B 1=B i 时京R 1无解。为了在整个空域内能够对辐射源定位京可以采用3部雷达组成三角形布局。根据以上分析可得到结论。在测向交会法中京可以只选用方法1。 212 纯时差定位法对于三维空间的目标京至少需要4个测量站对目标定位。以下假设主站坐标为(x 1京y 1京z 1)=(0京0京z 1)京其它3个副站的坐标分别为(x i 京y i 京z i )京(i =2京3京4)京目标位置坐标是(x i 京y i 京z i )京目标到各站的距离分别是R i (i =1京2京3京4)。此系统可以测出目标到主站与其它3个附站的时间差$t 京对应的距离差如下: 18 现代防御技术第26卷

卡尔曼滤波器总结

1. 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman ，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems 》（线性滤波与预测问题的新方法）。基于状态空间描述对混有噪声的信号进行滤波的方法，简称卡尔曼滤波。这种方法是R.E.卡尔曼和R.S.布什于1960和1961年提出的。卡尔曼滤波是一种切实可行和便于应用的滤波方法，其计算过程通常需要在计算机上实现。实现卡尔曼滤波的装置或软件称为卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器（Kalman Filter ）是在克服以往滤波方法局限性的基础上提出来的，是一个最优化自回归数据处理算法（optimal recursive data processing algorithm ）。它是针对系统的部分状态或是部分状态的线性组合，且量测值中有随机误差（常称为量测噪声）。将仅与部分状态有关的测量进行处理，得出从某种统计意义上讲误差最小的更多状态的估值，从而将混有噪声（干扰）的信号中噪声滤除、提取有用信号。卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计，以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。现设线性时变系统的离散状态方程和观测方程为： ()()()()()X k+1F k X k G k u k ()w k =?++ ()()()()k+1H k+1X k+1k+1Y v =?+ 其中 ()k X 和()k Y 分别是k 时刻的状态矩阵和测量矩阵 ()k F 为状态转移矩阵 ()k G 为系统控制项矩阵 ()k u 为k 时刻对系统的控制量 ()k w 为k 时刻动态噪声，其协方差()Q k ()k H 为k 时刻观测矩阵 ()k v 为k 时刻测量噪声, 其协方差()R k 则卡尔曼滤波的算法流程为：状态的一步预估计()()()()()??X k+1k F k X k k G k u k |=?|+ 一步预估计协方差矩阵 ()()()()()C k+1k F k C k k F k Q k '|=?|+' 计算卡尔曼增益矩阵

车载组合导航系统

车载组合导航系统 ( Car Integrated Navigation System) GI-100 用户手册 V1.6 上海航姿测控科技有限公司 2016年12月15日

1.1产品概述 (1) 1.2产品特点 (1) 1.3产品优点 (1) 1.4产品应用 (2) 2 设计原理 (2) 3电器特性 (4) 3.1极大值参数 (4) 3.2电器特性 (4) 4性能指标 (5) 5机械尺寸与引脚定义 (6) 5.1机械尺寸 (6) 5.2引脚定义 (7) 6 推荐电路 (8) 6.1推荐PCB封装 (8) 6.2推荐参考电路 (8) 7坐标系和安装方位 (9) 7.1坐标系 (9) 7.2 安装方位 (9) 8使用说明 (10) 8.1传感标定 (10) 8.2通信接口 (10) 8.3通信频率 (10) 8.4 通信协议 (10) 8.5 控制命令 (11) 9注意事项 (12) 10固件升级 (13) 10.1 winxp系统...................................................................... 错误！未定义书签。 10.2 win7系统 ....................................................................... 错误！未定义书签。附录：.. (15)

2 GPRMC (16) 3 GPATT (17)

1系统介绍 1.1产品概述 GI-100是一款高性能的面向车载导航领域的车载组合导航系统，系统包含高性能的同时支持北斗和GPS的卫星接收机芯片、三轴陀螺仪、三轴加速度等；通过在线的自适应组合导航算法，GI-100提供实时高精度的车辆定位、测速和测姿信息，在GNSS系统的信号精度降低甚至丢失卫星信号时，不借助里程计信息，GI-100利用纯惯性导航技术，也可在较长时间内单独对汽车载体进行高精度定位、测速和测姿。图1. GI-100 1.2产品特点元件选型：高性能三轴陀螺仪和三轴加速度计；误差补偿：完成正交误差/温度漂移等误差补偿；唯一防盗：每个产品标定参数均不一致防盗版；物理尺寸：紧凑模块化设计可节省用户产品空间；通信协议：即插即用的标准通信协议NEMA0183；工程安装：无安装角度要求方便用户车载安装；亚米级：支持RTCM2.3协议/复杂环境亚米级导航； 1.3产品优点陀螺漂移：消除陀螺漂移获高精度姿态航向信息；加速噪声：消除震动加速度获高精度速度信息；零速修正：零速修正算法可防止导航数据漂移；软件算法：基于自适应的扩展卡尔曼滤波算法；智能识别：识别并隔离有较大误差的GNSS数据；摆脱里程计：利用纯惯性导航实现高精度定位；导航技术：组合导航和纯惯导航技术自主切换；

车载导航系统项目介绍

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车载导航系统项目介绍 ----北京华清远见科技有限公司 1、项目简介项目背景现在，随着GPS技术、多媒体应用、LCD显示技术的日趋成熟，汽车导航、防盗系统在高端汽车中已经是现实，而在普通汽车中实现，也是指日可待了。车载导航系统中包含了很多前卫、实用的技术，如：GPS应用技术、GPRS应用技术、GUI开发技术、多媒体功能应用技术、传感器技术、嵌入式操作系统应用开发技术、系统构建技术、驱动编写技术、数据库技术等等。学员通过项目的完成，对于巩固理论知识、拓展实用的项目经验都有很大的帮助。系统功能说明 ?定位功能 GPS通过接收卫星信号，可以准确地定出其所在的位置，位置误差小于10米。利用GPS，在地图上实时显示车辆当前位置； ?地图导航功能输入目标地点后，自动在地图上显示出行车路线；重假如用户因为不小心错过路口，没有走车载GPS导航系统推荐的最佳线路，新为用户设计一条回到主航线路线，或是为用户设计一条从新位置到终点的最佳线路。 ?语音导航功能

输入目标地点后，车辆只要遇到前方路口或者转弯，车载GPS语音系统提示用户转向等语音提示。 ?防盗功能通过发送gprs短信，可以返回车辆当前位置； ?娱乐功能播放U盘、SD卡中的MP3、MP4文件。 ?智能导航功能在短时间失去GPS信号时，可根据车内的加速度传感器、结合行车速度计算出行车情况。 ?增加兴趣点功能由于我国大部分城市都处于建设阶段，随时随地都有可能冒出新的建筑物，由此，电子地图的更新也成为众多消费者关心的问题。因此遇到一些电子地图上没有的目标点，只要你感兴趣或者认为有必要，可将该点或者新路线增加到地图上。 2、硬件需求

卡尔曼滤波的原理及应用自己总结

卡尔曼滤波的原理以及应用滤波，实质上就是信号处理与变换的过程。目的是去除或减弱不想要成分，增强所需成分。卡尔曼滤波的这种去除与增强过程是基于状态量的估计值和实际值之间的均方误差最小准则来实现的，基于这种准则，使得状态量的估计值越来越接近实际想要的值。而状态量和信号量之间有转换的关系，所以估计出状态量，等价于估计出信号量。所以不同于维纳滤波等滤波方式，卡尔曼滤波是把状态空间理论引入到对物理系统的数学建模过程中来，用递归方法解决离散数据线性滤波的问题，它不需要知道全部过去的数据，而是用前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值，从而它具有运用计算机计算方便，而且可用于平稳和不平稳的随机过程(信号)，非时变和时变的系统的优越性。卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，概括来说其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。其所得到的解是以估计值的形式给出的。卡尔曼滤波过程简单来说主要包括两个步骤：状态变量的预估以及状态变量的校正。预估过程是不考虑过程噪声和量测噪声，只是基于系统本身性质并依靠前一时刻的估计值以及系统控制输入的一种估计；校正过程是用量测值与预估量测值之间的误差乘以一个与过程

噪声和量测噪声相关的增益因子来对预估值进行校正的，其中增益因子的确定与状态量的均方误差有关，用到了使均方误差最小的准则。而这一过程中体现出来的递归思想即是：对于当前时刻的状态量估计值以及均方误差预估值实时进行更新，以便用于下一时刻的估计，使得系统在停止运行之前能够源源不断地进行下去。下面对于其数学建模过程进行详细说明。 1.状态量的预估（1）由前一时刻的估计值和送给系统的可控制输入来预估计当前时刻状态量。 X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) 其中，X(k-1|k-1)表示前一时刻的估计值，U(k)表示系统的控制输入，X(k|k-1)表示由前一时刻估计出来的状态量的预估计值，A表示由k-1时刻过渡到k时刻的状态转移矩阵，B表示控制输入量与状态量之间的一种转换因子，这两个都是由系统性质来决定的。（2）由前一时刻的均方误差阵来预估计当前时刻的均方误差阵。 P(k|k-1)=A P(k-1|k-1)A’+Q 其中，P(k-1|k-1)是前一时刻的均方误差估计值，A’代表矩阵A 的转置，Q代表过程噪声的均方误差矩阵。该表达式具体推导过程如下： P(k|k-1)=E{[Xs(k|k)-X(k|k-1)][Xs(k|k)-X(k|k-1)]’}------ 其中Xs(k|k)=A Xs(k-1|k-1)+B U(k)+W(k-1)表示当前时刻的实际值，Xs(k-1|k-1)表示前一时刻的实际值，可以看出与当前时刻的预估计值

什么是汽车导航系统.

什么是汽车导航系统 GPS是以全球24颗定位人造卫星做基础，向全球各地全天候地提供三维位置、三维速度等信息的一种无线电导航和定位系统。GPS的定位原理是：用户接收卫星发射的信号，从中获取卫星与用户之间的距离、时钟校正和大气校正等参数，通过数据处理确定用户的位置。现在，民用GPS的定位精度可达10m以内厶GPS具有的特殊功能很早就引起了汽车界人士的关注，当美国在海湾战争后宣布开放一部分GPS的系统后，汽车界立即抓住这一契机，投入资金开发汽 GPS是以全球24颗定位人造卫星做基础，向全球各地全天候地提供三维位置、三维速度等信息的一种无线电导航和定位系统。GPS的定位原理是：用户接收卫星发射的信号，从中获取卫星与用户之间的距离、时钟校正和大气校正等参数，通过数据处理确定用户的位置。现在，民用GPS的定位精度可达10m以内厶GPS具有的特殊功能很早就引起了汽车界人士的关注，当美国在海湾战争后宣布开放一部分GPS的系统后，汽车界立即抓住这一契机，投入资金开发汽车导航系统，对汽车进行定位和导向显示，并迅速投入使用。汽车GPS导航系统由两部分组成：一部分由安装在汽车工的GPS接收机和显示设备组成；另一部分由计算机控制中心组成，两部分通过定位卫星进行联系。计算机控制中心是由机动车管理部门授权和组建的，它负责随时观察辖区内指定监控的汽车的动态和交通情况，因此整个汽车导航系统起码有两大功能：一个是汽车踪迹监控功能，只要将已编码的GPS接收装置安装在汽车上，该汽车无论行驶到任何地方都可以通过计算机控制中心的电子地图上指示出它的所在方位；另一个是驾驶指南功能，车主可以将各个地区的交通线路电子图存储在软盘上，只要在车工接收装置中插入软盘，显示屏|显示器件上就会立即显示出该车所在地区的位置及目前的交通状态，既可输入要去的目的地，预先编制出最佳行驶路线，又可接受计算机控制中心的指令，选择汽车行驶的路线和方向。热门词条 CBB电容1600v103TA7888-1立式穿芯盒式交流电流互感器T1.3L-01B印刷线路板焊接式电源变压器GRM21BR71C824KA01L顺源电源模块F系列继电器AQV414村田微调电容30PSATA插座高捷科供应RAM-2SM.RAM-3SMS0.6-11B印刷线路板焊接式电源变压器

卡尔曼滤波算法(KF)

卡尔曼滤波器Kalman Filter (zz) 关键词：卡尔曼滤波器Kalman Filter 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Predict ion Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载： https://www.360docs.net/doc/277618349.html,/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍（Introduction to the Kalman Filter）为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise），也就是这些偏差跟前后