MIEKF优化算法在GPS定位测速中的应用

摘要：

为了提高GPS定位测速的精度,引入了迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法.针对上述算法存在受状态初值影响的问题以及在迭代过程中存在稳定性不足的缺点,提出基于最小二乘(LS)和Levenberg-Marquardt (L-M)方法的改进迭代扩展卡尔曼滤波(MIEKF)优化算法.先用LS算法对用户接收机初始状态进行估算,然后在IEKF算法解算过程中利用L-M方法调整预测协方差矩阵,以保证算法具有全局收敛性,最后采用GPS星历数据进行仿真对比实验.通过对仿真结果的分析,证明MIEKF优化算法能够提高GPS定位测速精度,改善收敛性能.

关键词：卫星导航、最小二乘、迭代扩展卡尔曼滤波、优化算法

所属期刊栏目：35

分类号：TN967.1

资助基金：国家自然科学基金61502257

在线出版日期：2018-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：65-69