一种新的自适应滤波及在单频GPS精密动态单点定位的应用

摘要：

应用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行单频GPS精密动态单点定位时,只有当动力学模型和随机模型准确无误时,卡尔曼滤波才能提供系统状态向量的最优解.而实际上,卡尔曼滤波解会受到许多因素的影响.尝试利用支持向量机来辅助卡尔曼滤波,先选择具有全局意义的样本,把信息向量作为支持向量机的输入,输出是相应的滤波解差值.然后在动态定位中,在线利用训练好的支持向量机预测出当前历元的滤波解差值,实时地修正滤波解,从而提高定位精度.最后通过一个实际算例验证该算法的适用性.

关键词：GPS、单频精密动态单点定位、自适应滤波

分类号：P228.4(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金40474007

在线出版日期：2010-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8-10,14