交互式多模型扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）算法是解决机动载体运动模型不确定的定位问题的次优算法，在载体做模型确定的运动时该方法仍得到次优解且浪费运算资源。针对IMM-EKF算法的此类缺陷，采用离线训练的概率神经网络模型，实时判断当前运动模型分类，在运动模型确定的状态下选择对应的单一模型进行运算，而在运动模型不确定的状态下选择IMM-EKF算法，既保证定位精度，又减少了不必要的运算量。仿真对比实验验证了相比于IMM-EKF算法，新算法在精度方面的优势。
2021-08-11 14:57:24
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行业分类-互联网-具备导航定位和出行路线规划功能的移动互联终端设备.zip
2021-08-11 09:03:18
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针对目前市场上现有智能跟随车定位精度不足，提出一种基于UWB信号的定位算法。在智能跟随车的上方安置两个固定基站，手持标签到两个基站的距离数据经过卡尔曼滤波算法的处理，利用三角函数进行计算，得出标签到两个基站中点的距离和偏移角度，将距离和角度数据传送给电机控制模块，通过PID控制算法调节PWM值，从而控制电机的转速和转向。实验表明，该方法能够实现标签定位的距离误差小于9 cm，角度误差小于10°，使智能跟随车的定位更为精准。
2021-08-03 12:06:50
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《卫星导航定位新技术及高精度数据处理方法》详细介绍了GPS定位前沿技术的基本原理和方法，讨论了其发展趋势及有待解决的问题。全书共分十章，分别阐述了精密单点定位技术、网络RKT技术、周跳的探测与修复、整周模糊度的确定、利用GNSS观测值建立电离层延迟模型、GPS气象学、低轨卫星和导航卫星的自主定轨、无整周问题的基线向量解算方法、GAMIT/GLOBK软件和Burmese软件的使用、高精度区域似大地水准面的建立方法等内容。
2021-07-29 20:03:22
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