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卡尔曼滤波用于GPS导航，状态变量为目标真实位置和速度（不考虑垂直方向即高度，只有东向和北向），观测变量为目标真实位置

GPS卡尔曼滤波的实现，初步了解卡尔曼滤波，并在卫星导航领域实现

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电脑与gps对时的小程序，BCB6编写，串口通讯，附带通讯协议

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利用滤波模型的特点,简化HCKF的计算步骤,同时在HCKF中引入多重渐消因子增强算法的自适应性和应对状态突变的能力.将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中进行仿真实验,结果表明,RHSTCKF可以准确估计出突变状态的真实值,能够抑制滤波器状态异常的干扰,滤波性能明显优于HCKF,能够提高组合导航系统的自适应性和定位精度.

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载噪比是GPS接收机中的一个重要测量值和控制参数。针对高灵敏度GPS接收机中的载噪比测量，提出了一种自适应载噪比估计算法。该算法根据信号功率的大小自适应调整载噪比估计时间来获得准确且稳定的载噪比估计值。该算法已经在GPS接收机中实用，测试结果表明，载噪比大于40 dB-Hz时，估计时间小于1 s，估计值的标准差小于0.2 dB，随着载噪比的降低，估计时间呈指数关系增加，载噪比为14 dB-Hz时，更新时间为12.48 s，估计值的标准差小于0.8 dB。