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基于模糊C-均值聚类的GPS静态单点定位方法研究

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受多种因素影响，GPS单点定位的精度相对较低。本文提出一种基于卡尔曼滤波和模糊C-均值聚类算法的组合优化方法，有效提高了GPS静态单点定位的精度。该方法首先对 GPS实测数据进行卡尔曼滤波，消除波动较大的数据，然后应用模糊C-均值聚类算法寻求聚类中心，以该聚类中心为最终定位坐标。最后通过实验，验证了该组合优化定位方法的有效性。

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来源
《2011年中国自动化大会暨钱学森诞辰一百周年及中国自动化学会五十周年会庆》|2011年|1-7|共7页
会议地点北京
作者
刘胜; 张青春; 张兰勇;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类全球定位系统（GPS）;
关键词
全球定位系统; 单点定位; 伪距测量; 卡尔曼滤波; 模糊C-均值聚类;

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