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EKF定位跟踪算法研究
引用本文:罗磊,田增山,陈俊亚.EKF定位跟踪算法研究[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2009,21(1):50-52.
作者姓名:罗磊  田增山  陈俊亚
作者单位:重庆邮电大学,无线定位与空间测量研究所,重庆,400065
摘    要:为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差(NLOS)对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。

关 键 词:扩展卡尔曼滤波  运动模型  定位跟踪  非视距误差
收稿时间:4/2/2008 12:00:00 AM

Algorithm of EKF positioning and tracking
LUO Lei,TIAN Zeng-shan,CHEN Jun-ya.Algorithm of EKF positioning and tracking[J].Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications,2009,21(1):50-52.
Authors:LUO Lei  TIAN Zeng-shan  CHEN Jun-ya
Affiliation:Institute of Wireless Location and Space Measurement, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, P.R.China
Abstract:In order to deal with mobile target tracking which contain non-linear, an EKF positioning and tracking algorithm based on kinematic model was proposed. This method can apply to any state-space model which is the nonlinear system, and the accuracy can approach to best of all. Simulation result shows that EKF can be used to effectively inhibit NLOS error and get higher precision.
Keywords:extended Kalman filter (EKF)  kinematic model  positioning and tracking  NLOS
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