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GPS Positioning Method Based on Kalman Filtering

机译：基于卡尔曼滤波的GPS定位方法

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Global positioning system means a satellite-based radio navigation system, which plays an important role in many areas. The Kalman filter can be exploited to estimate states of dynamic systems via a stochastic linear state-space model. However, the Kalman filter may diverge easily when the forecast model cannot estimate the state vector values accurately. In order to control the degree of divergence, an adaptive approach should be studied. Therefore, we propose an adaptively robust Kalman filter with an adaptive factor can effectively control errors in measurements, with both the information from measurements and the information from the proposed prediction model. To test the effectiveness of the proposed method, position and velocity estimation error rate of the proposed GPS positioning system are tested, and experimental results demonstrated that the proposed method can provide high quality GPS positioning service.
机译：全球定位系统是指基于卫星的无线电导航系统，在许多领域都发挥着重要作用。可以利用卡尔曼滤波器通过随机线性状态空间模型来估计动态系统的状态。但是，当预测模型无法准确估计状态向量值时，卡尔曼滤波器可能会容易发散。为了控制差异程度，应该研究一种自适应方法。因此，我们提出了一种具有自适应因子的自适应鲁棒卡尔曼滤波器，可以有效地控制测量中的误差，既可以提供来自测量的信息，也可以提供来自所提出的预测模型的信息。为了验证该方法的有效性，对所提出的GPS定位系统的位置和速度估计误差率进行了测试，实验结果表明所提出的方法可以提供高质量的GPS定位服务。

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