tailieunhanh - Nâng cao độ chính xác định vị GPS động bằng lọc Kalman

Nội dung thảo luận về những phương trình vi phân trong bộ lọc Kalman phù hợp với quá trình định vị GPS động. Quá trình định vị GPS động được mô tả như những chuyển động ngẫu nhiên theo thời gian. Các trị đo GPS được biểu diễn trong một phương trình vi phân kèm theo nhiễu thực. | Nghiên cứu NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ĐỊNH VỊ GPS ĐỘNG BẰNG LỌC KALMAN Đinh Xuân Vinh Cao Minh Thủy Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Nội dung thảo luận về những phương trình vi phân trong bộ lọc Kalman phù hợp với quá trình định vị GPS động. Quá trình định vị GPS động được mô tả như những chuyển động ngẫu nhiên theo thời gian. Các trị đo GPS được biểu diễn trong một phương trình vi phân kèm theo nhiễu thực. Một mô hình biểu diễn thời gian của chuyển động được xây dựng kèm theo nhiễu trắng. Sự kết hợp các phương trình vi phân của thế giới thực và mô hình được xây dựng dựa trên các phương trình biểu diễn sự phù hợp với chuyển động của anten máy thu GPS động. Khảo sát này có thể góp phần nâng cao độ chính xác thành lập bản đồ tỷ lệ lớn giảm chi phí nhân lực tăng tiến độ thi công và bổ sung ứng dụng cho bộ lọc Kalman. Từ khóa Lọc Kalman GPS động. Abstract Enhance the accuracy of kinematic GPS positioning with Kalman filtering This paper discusses the differential equations in the Kalman filter that are suitable for kinematic GPS positioning. Kinematic GPS positioning is described as random motion over time. GPS measurements are expressed in a differential equation with real noise. A time model of motion is constructed with white noise. The combination of real world and model is based on equations that are representing the motion of the kinematic GPS receiver antenna. This paper can contribute to improving the accuracy of large scale mapping reducing employee costs increasing schedules and adding Kalman filter applications. Keywords Kalman filter Kinematic GPS. A. Giới thiệu lọc Kalman làm mềm và lọc theo quy trình ngẫu Phép lọc tuyến tính các giá trị đo nhiên Markov. Kalman 1960 đề xuất được của một tập hợp các biến ngẫu phương pháp lọc tuyến tính mới 1 nhiên để ước lượng hay nói chính xác giải quyết được bài toán vi phân bậc hai hơn là để dự báo các giá trị không đo tuyến tính. Trạng thái tức thời của mô được của một tập hợp khác đã được các hình .