卡爾曼濾波算法運(yùn)用于動(dòng)態(tài)定位過(guò)程分為先驗(yàn)估計(jì)和后驗(yàn)估計(jì)兩個(gè)過(guò)程,后驗(yàn)估計(jì)過(guò)程中觀(guān)測(cè)值精度限制了卡爾曼濾波定位算法定位精度。傳統(tǒng)均值濾波由于其算法復(fù)雜度較小,成本較低被廣泛使用,但設(shè)備因素、人為因素、環(huán)境因素等對(duì)算法結(jié)果影響較大。針對(duì)以上問(wèn)題提出測(cè)距誤差離群去約束算法優(yōu)化的卡爾曼濾波定位算法,通過(guò)減小觀(guān)測(cè)值輸入值誤差來(lái)提高最終算法定位精度。利用Matlab軟件對(duì)20條隨機(jī)路徑進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果顯示,,改進(jìn)后的算法有0.5m-1m的精度提升。

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【文章目錄】：
1 引言
2 改進(jìn)算法思想
3 卡爾曼濾波定位改進(jìn)算法
    3.1 OEAR算法介紹
    3.2 改進(jìn)定位算法
    3.3 運(yùn)動(dòng)問(wèn)題建模分析
4 觀(guān)測(cè)值對(duì)卡爾曼濾波算法跟蹤結(jié)果的影響
5 定位結(jié)果分析
6 結(jié)論



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