Abstrakt. Kalmanfilter har i stor utsträckning använts för navigering och systemintegration. Ett av de viktigaste problemen med Kalman filter är hur man tilldelar lämpliga statistiska egenskaper till både dynamiska och observationsmodeller. För GPS-navigering är manövern i fordonet och nivån på mätbullret miljöberoende och knappast att förutse. Därför är det inte realistiskt att tilldela konstanta bullernivåer för sådana tillämpningar. I detta dokument används adaptiva algoritmer i realtid för behandling av GPS-data. Två olika adaptiva algoritmer diskuteras i tidningen. Ett antal tester har utförts för att jämföra de adaptiva algoritmernas prestanda med ett konventionellt Kalman-filter för fordonsnavigering. Provningsresultaten visar att de nya adaptiva algoritmerna är mycket robusta mot plötsliga förändringar av fordonets rörelse- och mätfel.
Observera att GPS-positionerna kan vara sofistikerade genom att använda Adaptive Kalman Filtering REF ), vilket är mer robust mot plötsliga förändringar av rörelse- och mätfel än den konventionella Kalman Filtering.
Adaptive Kalman Filtering for Vehicle Navigation
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Global Positioning Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}