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基于联邦卡尔曼的GPS/基站定位信息融合算法 被引量:9

Location Information Fusion Algorithm for GPS /Base-Station Positioning System Based on Federated Kalman Filter
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摘要 为了将全球定位系统(GPS)和基站定位系统相结合,以实现城市环境中的无缝定位及更高的定位精度,提出了一种针对GPS/基站定位系统的信息融合算法.通过分析接收机运动特点,建立系统状态模型,采用联邦卡尔曼滤波器,对2个定位系统的定位信息进行先分散后集中处理.分析了信息分配因子对滤波效果的影响,并提出了一种根据精度因子及载噪比来进行信息分配的方法.该算法通过融合GPS和基站的定位数据,可有效提高定位精度.仿真及实测结果说明了算法的有效性. An information fusion algorithm was proposed for using both global positioning system (GPS)/ base-station positioning system to get high positioning accuracy. The system state was modeled by analy- zing the movement features, and the federated Kalman filter was used to fuse the two systems. The effect of information distribution factor was analyzed. A distribution method was proposed by horizontal dilution of precision and carrier to noise ratio. The positioning accuracy was improved by using the proposed algo- rithm. Simulations and examinations show the effectiveness of the algorithm.
出处 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期32-36,共5页 Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications
基金 国家高技术研究发展计划项目(2012AA120801)
关键词 联邦卡尔曼滤波 全球定位系统 基站定位系统 水平精度因子 载噪比 federated Kalman filter global positioning system base-station positioning system horizontal dilution of precision carrier to noise ratio
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