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。
感谢观看
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。
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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 ,