一種EKF改進算法探討
引言
本文引用地址:http://www.104case.com/article/155898.htmGPS就是通過接受衛星信號,進行定位或者導航的終端。而接受信號就必須用到天線。GPS衛星定位解算是根據偽距、偽距增量等測量值,計算接收機的位置P、速度V和時間T等信息的過程。目前GPS實時定位解算中最為常用的兩種方法為迭代最小二乘算法(ILS)和擴展卡爾曼濾波(EKF)。為了準確計算接收機的三維位置以及時間未知數的值,解算過程需要至少4顆衛星的測量信息。但是當GPS信號出現遮擋時,接收機只能接收到3顆衛星的測量信息,解算方程就不夠4個,ILS不再適用。引入EKF,利用隨著時間推移的多組數據進行實時定位解算,但定位精度也很難滿足用戶的需求。
為了解決上述問題,本文提出了一種改進的EKF算法。利用在垂直地面方向上的位置變化緩慢這一運動特性,建立了改進EKF算法的系統模型,并通過理論分析得到了濾波器參數,最后利用真實的衛星數據進行驗證。需要特別指出的是,由于本文提出的改進EKF算法利用的是在垂直地面方向上的位置變化緩慢的特征,故而該算法的適用場合為車載等地面用戶的定位解算,不適合在垂直地面方向上高速運動的情形。
1 定位解算的系統模型
衛星定位解算的系統模型包括狀態模型和觀測模型兩部分。令向量yt、xt分別表示系統模型的測量值和系統狀態參量:

1.1 測量模型
系統的測量模型描述了系統測量值與系統狀態參量之間的關系。偽距與系統狀態參量的關系可表示為:

1.2狀態模型
系統的狀態模型描述了系統狀態參量的時間更新過程。更新過程的表達式為:

式(9)中的T為采樣時間間隔。
式(8)中的wt表示系統狀態轉移的噪聲模型:

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