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基于期望最大化算法的车载导航定位

     

摘要

随着GPS车载导航系统的普及,围绕车载导航系统性能的研究主要集中在了如何提高导航精度的问题上.然而,车载导航应用的特殊环境决定了传统的精度提高方法的局限性.文中首先简述了车载导航的特殊环境,然后在此基础上提出了利用EM(Expectation Maximization,期望最大化)算法提高导航状态解算精度的构想.通过使用平淡卡尔曼滤波,解决了期望最大化两步算法中的第一步即状态估计问题.基于实测数据的仿真结果证明,该方法能够有效地提高车载环境下接收机的定位精度和稳定性,进而提高车载导航的服务质量.

著录项

  • 来源
    《信息技术》|2008年第7期|85-88|共4页
  • 作者单位

    上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240;

    上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240;

    上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240;

    上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TN976.1;
  • 关键词

    车载导航; 期望最大化算法; 平淡卡尔曼滤波;

  • 入库时间 2022-08-18 03:33:39

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