移动目标的轨迹跟踪技术
物联网环境中人体移动目标跟踪算法的使用方法与精度分析
物联网环境中人体移动目标跟踪算法的使用方法与精度分析随着物联网技术的不断发展，人体移动目标跟踪在环境监测和智能安防等领域中扮演着重要的角色。
在物联网环境中，通过利用传感器、摄像头和无线通信等技术，可以对物体的位置、行为等信息进行实时跟踪和监测。
本文将介绍物联网环境中人体移动目标跟踪算法的使用方法，并对其精度进行分析。
一、人体移动目标跟踪算法的使用方法人体移动目标跟踪算法主要包括目标检测、目标跟踪和目标预测三个步骤。
以下是该算法的使用方法：1. 目标检测目标检测是指在物联网环境中对目标进行识别和定位，常用的方法包括基于图像处理和机器学习的算法。
首先，需要获取图像或视频，并对其进行预处理，包括去噪、灰度化和图像增强等操作。
然后，可以利用传统的图像处理方法，如边缘检测、轮廓提取和特征匹配等，进行目标的初步检测。
此外，也可以采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），训练模型进行目标检测。
2. 目标跟踪目标跟踪是指在物联网环境中对目标进行持续追踪，以获取目标的运动轨迹和状态等信息。
常用的目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波器和粒子滤波器的算法。
通过利用传感器和摄像头等设备获取目标的位置和速度等信息，可以使用卡尔曼滤波器对目标进行预测和跟踪。
而粒子滤波器则通过采样和重采样的方法，对目标的状态进行估计和更新，以实现目标的准确跟踪。
3. 目标预测目标预测是指在物联网环境中对目标的未来位置和行为进行预测。
常用的目标预测算法包括基于轨迹分析和机器学习的算法。
通过对目标的历史运动轨迹进行分析和建模，可以预测目标的未来位置和运动趋势。
此外，也可以利用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），对目标的行为模式进行学习和预测。
二、人体移动目标跟踪算法的精度分析人体移动目标跟踪算法的精度是评价算法性能的重要指标之一，其主要体现在目标的定位精度和跟踪稳定性两个方面。
1. 定位精度定位精度是指算法对目标位置的准确度，常用的评价指标包括平均定位误差和定位误差方差等。
mht追踪方法
MHT追踪方法引言MHT（Multiple Hypothesis Tracking，多假设跟踪）是一种用于目标追踪的方法。
目标追踪是计算机视觉领域的一个重要问题，它涉及在视频序列中检测和跟踪移动目标。
MHT方法通过创建多个可能的目标轨迹假设，并使用观测数据对这些假设进行验证和更新，从而实现目标追踪。
MHT的基本原理MHT方法通过以下步骤实现目标追踪：1. 数据预处理在目标追踪之前，需要对输入的视频序列进行预处理。
预处理包括帧差法、背景建模等操作，以便从视频中提取出目标区域。
2. 目标检测在目标追踪中，首先需要对每一帧进行目标检测，以获得目标的位置和大小信息。
常用的目标检测算法包括Haar特征、HOG特征、卷积神经网络等。
3. 假设生成假设生成是MHT方法的关键步骤。
对于每一帧的目标检测结果，MHT方法生成多个可能的目标轨迹假设。
每个假设由当前帧的目标位置和前一帧的假设组成。
4. 假设验证在假设验证中，MHT方法使用观测数据和先验信息对每个假设进行验证。
通过计算目标在各个假设上的后验概率，选择合适的假设。
5. 假设更新在假设更新中，MHT方法根据观测数据对每个假设进行更新。
通过最大似然估计或贝叶斯滤波等方法，更新目标在各个假设上的状态和不确定度。
6. 轨迹管理在轨迹管理中，MHT方法对追踪轨迹进行管理和组合。
通过合并重叠的轨迹、删除不可靠的轨迹等操作，实现对目标的有效追踪。
MHT方法的优势和应用MHT方法在目标追踪领域具有以下优势：1. 鲁棒性MHT方法能够处理目标遮挡、目标形变和观测噪声等问题，具有较好的鲁棒性和准确性。
2. 多目标跟踪MHT方法能够同时追踪多个目标，在多目标场景下具有较好的追踪效果。
3. 运动模型建模MHT方法通过建立目标的运动模型，能够预测目标在未来的位置，提高目标追踪的准确性。
MHT方法在许多领域都有广泛的应用，包括视频监控、自动驾驶、智能机器人等。
通过对移动目标的准确追踪，提供了更多的信息用于实时决策和行为规划。
无人机自动跟踪原理
无人机自动跟踪原理
无人机自动跟踪原理是指无人机通过固定或移动的目标物体，利用特定的跟踪算法和传感器技术，在空中自主追踪目标物体的过程。
其主要原理包括：
1.图像处理技术
无人机自动跟踪需要借助图像处理技术，通过摄像头获取目标物体的实时图像，并进行处理和识别，确定目标物体的位置、方向和速度等信息。
2.传感器技术
无人机需要配备各种传感器，如陀螺仪、加速度计、GPS等，以便实时获取自身姿态、速度和位置等信息，从而更精确地计算出追踪目标的轨迹。
3.控制系统
无人机自动跟踪的实现需要控制系统的支持，包括飞控芯片、无线通讯模块和电机等硬件设备，以及编制好的控制算法。
4.跟踪算法
无人机自动跟踪需要采用一系列跟踪算法，如光流法、Kalman滤波算法、模板匹配算法、深度学习算法等，以便更准确地跟踪目标物体，
同时避免受到光照和环境因素的影响。
5.安全保障
在实际的应用过程中，无人机自动跟踪需要具备足够的安全保障措施，包括避障系统、碰撞检测、自动返航等功能，以确保无人机在追踪过
程中不会撞击到障碍物或受到不可预测的外界干扰而失控。
总之，无人机自动跟踪原理是一项复杂而精密的技术，需要综合运用
多种技术和算法进行实现，并且需要不断优化和升级，以满足日益复
杂的应用需求。
物体轨迹跟踪技术在监控系统中的应用研究
物体轨迹跟踪技术在监控系统中的应用研究近年来，随着科技的不断进步，监控技术越来越得到了广泛的应用。
在各种公共场所，监控系统的安装已经成为了一种基本的安全措施。
然而，这些监控系统的设计和创建仍然面临着许多挑战，例如，对于快速移动的物体的跟踪和识别问题。
因此，物体轨迹跟踪技术在监控系统中的应用已经引起了研究人员的广泛关注。
物体轨迹跟踪技术是一种用于追踪物体在相机视野中的运动轨迹的技术。
对于监控系统来说，这种技术可以实现对物体的自动跟踪，并在物体违规、丢失等情况下发出警报。
它主要应用于安防监控、智能交通、运动分析等领域。
物体轨迹跟踪技术已经成为了当前的热门研究领域，并且在未来将发挥更加重要的作用。
物体轨迹跟踪技术需要解决的最大问题是，物体的移动速度和方向是不确定的。
而这又因为光线、背景等环境因素的干扰而变得更为复杂。
此时，如何提高物体检测和识别的精度，以及如何快速、准确地跟踪物体的移动轨迹，成为了关键的问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了一系列的物体识别和跟踪方法。
其中最流行的方法包括以下两种：基于特征点的跟踪和基于区域的跟踪。
基于特征点的跟踪是一种将物体的唯一特征点作为跟踪目标进行识别和跟踪的方法。
例如，基于SIFT算法的特征点检测和匹配技术。
这种方法可以在场景变化和目标运动时保持检测器的稳定性。
但是，该方法受到背景噪声和光照变化的影响较大，且无法对运动模糊进行准确识别。
基于区域的跟踪是将背景和物体区域视为不同的层次，利用高级背景建模算法和运动信息来实现物体的跟踪。
例如，基于Adaptive Background Modeling和Estimated Optical Flow的跟踪方法。
这种方法可以准确地检测物体的运动，而且可以有效的处理场景中的背景干扰和动态遮挡问题。
但是，该方法对物体的位移量和形变抵抗力有限，也存在跟踪目标丢失和重新初始化问题。
除了这些基本的跟踪方法之外，还有一些其他的物体跟踪方法。
轨迹追踪应用场景
轨迹追踪应用场景
轨迹追踪是指通过跟踪目标的运动轨迹，实时或事后获取目标的位置信息。
这项技术在各种应用场景中得到广泛应用。
以下是一些轨迹追踪的常见应用场景：
交通监控：在城市交通监控系统中，轨迹追踪可以用于跟踪车辆、行人和其他交通参与者的移动。
这有助于优化交通流、提高交通安全、监测交通违规行为等。
物流和仓储管理：在物流和仓储领域，轨迹追踪可用于监控货物的运输和存储过程。
这可以提高物流效率、减少库存损耗，并提供对货物流向的实时可视化。
无人机和机器人导航：无人机和机器人通常使用轨迹追踪技术来实现自主导航。
这有助于它们在不同环境中避障、规划路径以及完成特定任务。
体育分析：在体育领域，轨迹追踪可用于分析运动员在比赛中的移动和行为。
这可以提供运动技能评估、战术分析以及对竞技比赛的实时解读。
室内定位服务：在大型建筑物内，如购物中心、机场或医院，
轨迹追踪可以帮助人们在室内环境中准确定位，并提供导航服务，改善用户体验。
农业领域：在农业中，轨迹追踪可以用于监测农业设备的行走轨迹、优化农田布局，以及实现精准农业管理。
移动设备管理：轨迹追踪还可用于管理和监控移动设备，如智能手机、平板电脑等。
这有助于提供设备的位置信息，实现远程定位、防盗和设备管理。
野生动物研究：在生态学和野生动物研究中，轨迹追踪可用于监测动物的迁徙、追踪物种的行为，以及保护区域的生态环境。
这些应用场景只是轨迹追踪技术的一小部分，随着技术的不断发展，它在更多领域中的应用也在扩展。
无线传感器网络中的移动目标跟踪与感知研究
无线传感器网络中的移动目标跟踪与感知研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSNs）是由大量部署在一个空间范围内的低成本、低功耗、小型化的无线传感器节点组成。
这些节点能够感知环境中的各种物理和化学信号，并将这些信息通过网络进行传输和处理，从而实现对环境的实时监测与感知。
在WSNs中，移动目标跟踪与感知一直是一个重要而具有挑战性的研究方向，本文将从不同角度探讨这一问题。
一、无线传感器网络中的移动目标跟踪技术发展随着科技的进步和无线通信技术的发展，无线传感器网络的应用范围不断扩大，涵盖了军事、环境监测、智能交通等众多领域。
然而，在实际应用中，如何准确、高效地跟踪移动目标始终是一个具有挑战性的问题。
1.1 传感器节点选择与部署在无线传感器网络中，传感器节点的选择与部署对于目标跟踪和感知具有重要影响。
传感器节点的选择要能够满足目标检测、定位和追踪的需求，考虑到成本、能量消耗和网络容量等因素。
同时，传感器节点的部署位置也需要经过合理规划，以保证网络的覆盖范围和信号质量。
1.2 目标检测与定位算法目标检测与定位是实现移动目标跟踪的基础，只有准确地检测和定位目标，才能保证后续的跟踪任务的准确性。
常见的目标检测与定位算法包括基于信号强度、时间差测量（Time of Arrival，TOA）和测量的角度等。
这些算法能够通过多节点协同工作，提高目标的定位精度和稳定性。
1.3 目标跟踪算法目标跟踪算法是实现移动目标感知和跟踪的核心技术。
常见的目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）和粒子滤波器（Particle Filter）的方法。
这些算法能够结合传感器节点的观测值和先验信息，对目标的位置和运动轨迹进行估计和预测。
二、无线传感器网络中的移动目标感知研究移动目标感知不仅包括目标的跟踪，还包括对目标属性和行为的分析。
在无线传感器网络中，如何有效地感知移动目标的属性和行为是一个重要而具有挑战性的问题。
移动目标法
移动目标法移动目标法是一种用于生物遥感和动态目标分析的定量方法。
该方法能够根据目标在连续时间和空间的移动来自动检测和跟踪目标的位置、速度和加速度，并可以对目标的轨迹进行预测。
移动目标法的基本原理是通过分析目标在时空域上的运动轨迹以及其在不同时刻的位置信息，从而得到目标的运动特征。
该方法主要分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。
目标检测是通过分析图像序列中的目标在不同时间点的位置信息，利用像素级别或特征级别的方法将目标从背景中分离出来。
常见的方法包括基于差分图像的运动目标检测，基于模型的运动目标检测以及基于深度学习的运动目标检测。
这些方法能够有效地将目标从图像序列中提取出来，为后续的目标跟踪做准备。
目标跟踪是指在目标检测的基础上，通过分析目标在连续时间和空间的位置信息，实时更新目标的位置、速度和加速度，并对目标的轨迹进行预测。
目标跟踪主要分为两个阶段：初步跟踪和精准跟踪。
初步跟踪是通过分析目标在连续时间和空间上的位置信息，实时更新目标的位置和速度，并根据目标在时空域上的运动轨迹进行初步的目标跟踪。
初步跟踪主要利用目标的运动特征来实现，包括目标在像素级别的运动和目标在特征级别的运动。
精准跟踪是在初步跟踪的基础上，利用目标在连续时间和空间上的位置、速度和加速度信息，通过数学建模和预测算法对目标的轨迹进行精确预测。
精准跟踪主要利用目标的运动可预测性来实现，通过分析目标的动力学模型和环境约束条件，预测目标的未来位置、速度和加速度。
移动目标法在生物遥感和动态目标分析中具有广泛的应用。
例如，在生物医学领域中，移动目标法可以用于检测和跟踪人体器官的位置、速度和加速度，为临床诊断和治疗提供重要的参考信息。
在智能交通系统中，移动目标法可以用于检测和跟踪车辆的位置、速度和加速度，实现智能导航和交通控制。
在军事领域中，移动目标法可以用于检测和跟踪敌军的位置、速度和加速度，为作战指挥和战场决策提供重要的支持。
总之，移动目标法是一种用于生物遥感和动态目标分析的定量方法，能够通过分析目标在连续时间和空间的移动来自动检测和跟踪目标的位置、速度和加速度，并可以对目标的轨迹进行预测。
《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》范文
《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。
其中，目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的关键技术之一。
本文旨在研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术，以提高机器人的智能化水平和应用范围。
二、研究背景及意义目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的重要技术之一。
在工业、军事、医疗、安防等领域，目标动态追踪技术都有着广泛的应用。
然而，传统的目标追踪方法往往存在算法复杂度高、实时性差、鲁棒性不足等问题。
因此，研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术，具有重要的理论和实践意义。
STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，具有高性能、低功耗、易于集成等特点。
将其应用于移动机器人目标动态追踪中，可以有效地提高机器人的智能化水平和应用范围。
同时，通过对STM32的优化和改进，可以进一步提高机器人的实时性和鲁棒性，为机器人技术的进一步发展提供重要的技术支持。
三、相关技术及原理1. 移动机器人技术移动机器人技术是机器人技术的重要组成部分，涉及到机械设计、电子技术、控制技术等多个领域。
移动机器人的运动控制主要通过控制器实现，其中STM32等微控制器是常用的控制器之一。
2. 目标追踪技术目标追踪技术是利用传感器和图像处理等技术，对目标进行检测、跟踪和识别的技术。
常用的目标追踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 基于STM32的目标追踪原理基于STM32的目标追踪原理主要包括传感器数据采集、图像处理和运动控制三个部分。
首先，通过传感器采集目标的位置和运动信息；其次，通过图像处理技术对目标进行检测和跟踪；最后，通过STM32控制器对机器人的运动进行控制，实现目标的动态追踪。
四、系统设计与实现1. 系统设计本系统主要由STM32控制器、摄像头、电机驱动器等部分组成。
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差分 有多种 方法 ，例如位置 差分 、伪距差 分 、载 波相位 差分 等，有 多种实 现途径 ，即可 在 用户机上 完成 ，也可 以在监控 中心完 成 根 据移 动 目标监控 的具体 需要 ，由监控 中心对 各 移动 目标 进行位置差 分 比较适宜 。该方法 主要 有 以 Ｆ 优 点： ａ ）用 户机 器可 以使用普通 的 Ｇ Ｐ Ｓ接 收机 ，不 需要有差 分输 入接 口，简化 了用户机 的软 硬件 ，降低 了用户机 的成本 ｉ ｂ ）不需要 通过监 控 中心 至用 户 的下 行信 道 向用 户传送差 分信息 ，减 少 了下行传 输的 数
分 精度 与 用户 距 中 心 的远 近 、 差 分 的 时 问 间 隔有 关 。 通常 可 见 卫 星 中 Ｐ Ｄ Ｏ Ｐ 值 小 于某 － ｒ ］ 限
的 星座组合 不是很 多 ，一台微机 完全 可 以胜任这 些计算 工作。
７ 监 控 中心 数 字 （ 矢量 ）地 图的 形成
监 控 中 心 计 算 机 为 了对 用 户 进 行 管 理 、 监 控 ， 需将 用 户位 置 匹配 至 数 字 地 图 通 过 图 形
７ ． １ 地 图的录入
首 先用户需选择 － Ｎ 合适 的地 图进 行扫描 ． 地 图要求 比例精 确， 所反 映 的信 息清晰 可靠 地 图晟好 为最新 的城 市交 通 图。城市 的一 些街 道 、建筑物 可能有较大 变化 ，老 的市区地 图往 往 与实际情 况不符 ． 不 能反映被 监控 目标所 处的真实 环境 为避 免地 图失真 带来 的定位误 差 ， 应将 所选地 图与标准 地 图进 行核对 ，确定地 图的精确性后方可 使用 ，得到合适 的地 图后 ，通 过扫描 仪将地 图录入计 算机 。若 地 图小 于扫描仪 的最 大扫描 幅面 ．经 过一 次扫 描可得 到地 图 的原 始图 形，否 则用 户还 需对地 图分块扫 描再经 多次拼接来 获取一副 原始 的数 字地图 在 进 行 扫描 时要注 意必须使 地图保持 垂直 ，如果 地图 正北 方 向发生倾斜 ，用户 须重新扫 描或使用 图形编 辑软件 进行校 正。 多幅地 图 的拼接要 注意 使接 合处相吻合 。在制作 原始地 图时 ．扫 描 仪 本身及制 作过程 不 当都会 带来地 图的偏 差 ．用户应尽量避 免 由此 带来的偏差 。在获取 一幅 精 确 的原始数字地 图后 ，要对 图形进 行修整 对 图形 的精修 可依托 图形编辑软 件 、用户 具体 算法 、手工 修整等方 法相结合 来完成 。 ７ ． ２ 图形矢量 化，建 立相应数 据库 数字地 图可用 点阵图形或矢量 化 图形 来表示 。点阵图形表示 直接 ，用 户算法简单 ，但存 在数据量 大 ，放 大 、缩 小会引起 图形失真 的缺 点 使用矢量 化图形可 对其进行 无级缩放 而不 失真 ，对大 的数 字地 图而 言 ．图形 经矢量化 后数据量会大 大减小 ，但 也增加 了处理方法 的复 杂 度 。用 户可根据 实 际情况选 择点 阵地 图或对 点阵地 图进 行矢量 化。对 图形矢量 化，可按 标 准 算法或采 用用 户 自定义 的算法进行 。监控 中心 在获 取用 户位 置后 ，往往 还要根据 位置 获取
信 设备的 性能 指标 ，只传 数据 ，可 以做到 单信 道每 分钟 监控 ３ ０ ０个 目标 。
６ 数 据 处 理
数据处 理包括 ６ Ｐ Ｓ接 收 机 数 据 的 合 理 性 检 验 和 实 时 差 分
６ 、 １ 数据合理 性检验 由于城 市 高楼 林立 ，车辆在 市 内行 驶 时 ，街道 两侧 的高大建筑 对仰 角卫 星信 息存在 严 重遮 挡 ，使接收 的部分卫星 中断 ，可能 导致 Ｇ Ｐ Ｓ接收机 导航所用 卫星更换 ，甚至造 成 Ｇ Ｐ Ｓ接 收机 失锁 ，失去 定位 能力 。 当换星时 ，定位数据会 出现 突跳 ，尤其 是仅剩 三颗卫星 参与定位
息。
３ 通 信 系 统
整 个 通信 系统 是 由卫星 电话 、海 事卫 星及 调制解 调器组 成 。Ｇ Ｐ Ｓ接 收机 把 实时 定位 数 据送给 调制解 调器 ，调制解调器把 送来 的数字信号 调制成模拟信 号 ，送 卫星 电话 。卫星 电话 把 信息发 送给海 事卫星 ，通过海 事卫 星再送 给监控 中心的卫星 电话 ，调制解 调器把送 来 的数 字 信号还 原成数 字信号送 到主监控 计算机 串 口。
随 时 可 调 出显 示 。
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移动 目标 的轨 迹跟 踪 技术
５ 系统 可 监 控 的 目标 数
系统 可 监控 的 目标 数 ，取 决 于信 道 数量和 每一 个 目标 要 求的采样 间 隔 信道数 愈 多 ，
对 每 一 个 目标 要 求 的采 样 间 隔 愈 长 ．则 监 控 的 目标 就 愈 多 ，从 原 理 上 讲 ，只要 有 足 够 的 信 道 ， 采 用 时 分 加 频 分 体制 ，可 以完 成 对 大 量 目标 的 监 控 ， 监 控 的 目标 数 没 有 限 制 。据 目前 移 动 通
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电子技 术参 考
２ ０ ０ ０ 年 第 ３期
２ ７
移 动 目标 的 轨 迹 跟 踪 技 术
１
传 输 ，进 给 主 控 室计算 机 进 行 实时 监控 在 电子 地 图 上进行 轨 迹 跟 踪显 示 ．并 在 实际 系统
中获 得应 用 。
图像 的动态显 示 ．可形象 、直接 地描述 目标 的位 置及状态 ．从而 更好地起 到跟踪 监控作 用 在利用数 字地 图对 目标位 置进行 匹配 时， 目标在数 字地图上 的定位误差 由 Ｇ Ｐ ｓ系统固有 误差 和数字地 图的偏 差两部 分构 成，只有 获取 高精度数 字地 图，降低地 图偏 差带来 的影响 ，才可 真实地 反映用 户位置 ，分离 Ｇ Ｐ ｓ系统定位 误差 。对 监控中心的功 能要求 不 同，数 字地 图所 含 信息 的侧重则 不同 ，在 无法直接 获取数字 地 图时．用户需 自己生成所需 的数字地 图。生成 ～ 副精确美 观的数 字地 图需 以下的步 骤 ：
ｎ 是 当前给 定 的一个 常系数 ，不同的移动 目标 ， ｎ 有所不 同。
６ 、 ２ 实 时 差 分
由于误差源 的影响 ，Ｇ Ｐ Ｓ接 收机 单机 实 时定位精 度仅能达 到 １ ０ ０ 米左右 ，不 能满 足一些 有着较 高精度 需求 的用户 需要 ．同时监控 中心在数 字地图上精确显示 目标轨迹 也要求 获取精 确 的用 户位置信 息。采用 差分技 术可 以得 到优于 ５ 米 的定位 精度 ，能满足绝 大部分用 户 的需
垫
高度 ： 一１ ０ ０ ０英 尺 ～ ６ ０ ０ ０英 尺 ：
皇 王 垫查 兰耋
竺 ！ 兰苎 塑
基准 面 ：１ ８ ９种 标 准 基 准 面 ， ５种 用 户 自定 义 基 准 面 ，缺 省 为 ￣ ＇ ６ Ｓ － ８ ４ ：
天线 ：可配 有 源微 带扁片 天线 模块 ，接 收扳 提供 电源 （ ２ ５ ｍ Ａ ， ５ Ｖ ）或配 无源 天 线 （ 电缆
定 的门限 ，则认 为野值 ，剔 除不用 ，再接收新 的数据 。即设 当前 时刻和前一 时刻接 收机输 出
的位置， 速度数据分别为 （ ｔ ． Ｌ 。 Ｂ Ｖ ） 、 （ ｔ 一 ，Ｌ 一 １ Ｂ Ｖ 一 ， ） ， 如果 一 一 Ｉ ｌ ＜ 、 ｌ Ｂ— Ｂ ｔ — Ｉ １ ＜ 、Ｅ ＝ｎ（ Ｖ ＋ ｖ ） （ ｔ ｉ － ｔ ， ）则认为当 前位置数据合理，否则认为是野值。
捕 获 时 间 ：Ｔ Ｔ Ｆ Ｆ的 典 型 重 捕 获 时 间 ２ ． ０秒 ， 典型 温 启 动 １ ５秒 ， 典型 初 始 化 启 动 ４ ５秒 ，
典型冷 启动 １ ２ ０ 秒 （ 测试温度 一３ Ｏ ℃～＋ ８ ５ ℃） ： 定位 精度 ：小 于 ２ ５米 （ 无ｓ Ａ时 ） ，小于 １ ０ ０米 ２ ｄ Ｐ ￣ Ｉ Ｓ（ 有Ｓ Ａ时 ） ； 定 时精度 ：ｌ ｐ ｐ ｓ秒脉 冲输 出，精 度 ｌ ｓ 频 率输 出：ｌ Ｏ ｋ Ｈ ｚ 频 率输 出，与 ｌ ｐ ｐ ｓ 信 号 同步 ，精度 １ ｐ ｓ ； 输 出信息 ： 经度 、 纬度 、 高度 、 速度 、 航向、 时 间、 载波相位 、 自检 等几 十个 数据 （ Ｒ ｏ ｃ ｋ ｗ ｅ ｌ １ 二 进制格式 ） ，输 出间隔可调 ：
损 耗＜ ３ ｄ Ｂ ） ；
电源 ：直 流 ５ Ｖ４ － ０ ． ２ ５ Ｖ ，抗 ｌ Ｏ Ｏ ｍ Ｖ（ 晟 大 ）峰 峰 纹波 电压 干扰 ； 功 耗 ：在 ５ ｖ ±０ ２ ５ Ｖ时 ，典 型 ２ ０ ５ ｍ Ａ ／ ｌ Ｏ ２ ５ ｍ Ｗ ，最大 ２ ４ ０ ｍ Ａ ／ １ ２ ０ ０ ｍ Ｗ ； 尺 寸／ 重量 ：４ １ ｍ ｍ×７ ｌ Ⅱ Ｉ ｎ ｌ ×１ １ ｍ ｍ．２ ５克 ；
关 键 词 垡 ｉ 旦
１ 概述
电 子 地 图 ， 墼 奎 堕
对 于 跟 踪 远 距 离 的 移 动 目标 ，主 控 室必 须 实 时 掌 握 目标所 处 的位 置 、动 作 情 况 等状 态 信
息 ，由 Ｇ Ｐ Ｓ系统 、卫星通信和 计算机软 、硬件 技术相 结合，构成 一套实时 、远距 离的监控 系 统 ，完成对 移动 目标 的轨迹跟踪
据量。
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３ Ｏ
电 技 术参 考
２ ０ ０ ０年 第 ３期
监控 中心要求配 置 一多通道基准 Ｇ Ｐ Ｓ接收机 ，接 收视 野 内所有 卫星 信 号，输 出各星 的伪 距和 伪距变 化 率。 中心根据 当前用户 导航 所 用 的星座 ．利用基准接 收机输 出的伪 距和伪距 变 化 率计 算各 组星座 的定位 结果 ．与基 准值 比较 ，得到 差分量 ，修正用 户送来 的 定位数 据 。差
２ Ｇ Ｐ Ｓ系统
Ｇ Ｐ Ｓ 是一种全球 卫星定位 导航 系统 ．具有 定位精度 高，实时性 强，全球 全天候定位 且成
本 便 宜 等 优 点 ，受 到 移 动 定 位 用户 的 青 睐 。 该 系 统 使 用 的 Ｇ Ｐ Ｓ接 收 机 是 美 国 Ｒ ｏ ｃ ｋ ｗ ｅ １ ｌ公 司