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分布式移动通信系统中基于多普勒测速与卡尔曼滤波的动态定位算法

         

摘要

该文提出了一种分布式移动通信系统中的动态定位算法,算法中首先通过远端天线单元(RAU)测量移动台(MS)的多普勒频偏,将其变换为MS到各RAU方向的径向速度,建立状态方程和观测方程,然后采用扩展卡尔曼滤波法估计移动台的当前位置,并通过逐次迭代即可实现MS运动轨迹的动态估计.因为卡尔曼滤波法的引入,该算法有效地降低了当前估计误差对后续时刻估计值的影响,从而可获得较高的定位精度.

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