一種EKF改進算法探討

引言

　　GPS就是通過接受衛(wèi)星信號，進行定位或者導(dǎo)航的終端。而接受信號就必須用到天線。GPS衛(wèi)星定位解算是根據(jù)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(shù)的值，解算過程需要至少4顆衛(wèi)星的測量信息。但是當GPS信號出現(xiàn)遮擋時，接收機只能接收到3顆衛(wèi)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(shù)據(jù)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(tǒng)模型，并通過理論分析得到了濾波器參數(shù)，最后利用真實的衛(wèi)星數(shù)據(jù)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(tǒng)模型

　　衛(wèi)星定位解算的系統(tǒng)模型包括狀態(tài)模型和觀測模型兩部分。令向量yt、xt分別表示系統(tǒng)模型的測量值和系統(tǒng)狀態(tài)參量：

　　1.1 測量模型

　　系統(tǒng)的測量模型描述了系統(tǒng)測量值與系統(tǒng)狀態(tài)參量之間的關(guān)系。偽距與系統(tǒng)狀態(tài)參量的關(guān)系可表示為：

　　1.2狀態(tài)模型

　　系統(tǒng)的狀態(tài)模型描述了系統(tǒng)狀態(tài)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(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的噪聲模型：

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