公开(公告)号：CN105549049A

公开(公告)日：2016-05-04

申请号：CN201510883751.7

申请日：2015-12-04

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 靳标 ,  郭交 ,  王胜兰 ,  苏宝峰 ,  朱学卫

IPC: G01S19/42

Abstract: 本发明公开了一种应用于GPS导航的自适应卡尔曼滤波算法，主要解决现有的自适应卡尔曼滤波算法无法随着滤波过程自适应调节的问题，其过程是：(1)设置算法参数，并对目标状态进行初始化；(2)建立AR模型，套用卡尔曼滤波框架计算出AR模型的系数；(3)利用基于AR模型的卡尔曼滤波来预测目标状态，包括预测均值和误差协方差；(4)使用测量数据更新目标状态,计算增益矩阵、后验估计均值以及后验估计误差协方差；(5)在线自适应地计算状态噪声协方差，输出目标位置的状态值和协方差，令k增加1,返回步骤2；本发明与现有自适应卡尔曼滤波算法相比，能够实现更加精确的目标状态估计，可用于实际的GPS导航系统。

公开(公告)号：CN105549049B

公开(公告)日：2018-10-02

申请号：CN201510883751.7

申请日：2015-12-04

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 靳标 ,  郭交 ,  王胜兰 ,  苏宝峰 ,  朱学卫

IPC: G01S19/42

Abstract: 本发明公开了一种应用于GPS导航的自适应卡尔曼滤波算法，主要解决现有的自适应卡尔曼滤波算法无法随着滤波过程自适应调节的问题，其过程是：(1)设置算法参数，并对目标状态进行初始化；(2)建立AR模型，套用卡尔曼滤波框架计算出AR模型的系数；(3)利用基于AR模型的卡尔曼滤波来预测目标状态，包括预测均值和误差协方差；(4)使用测量数据更新目标状态,计算增益矩阵、后验估计均值以及后验估计误差协方差；(5)在线自适应地计算状态噪声协方差，输出目标位置的状态值和协方差，令k增加1,返回步骤2；本发明与现有自适应卡尔曼滤波算法相比，能够实现更加精确的目标状态估计，可用于实际的GPS导航系统。