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981.
综合与归纳了GPS精密定位的三种比较实用的随机模型,提出了将这三种随机模型用于GPS快速精密定位中,通过两个实例分析了三种随机模型对GPS快速精密定位的精度影响,得出几点有益的结论。 相似文献
982.
983.
针对地面用户接收机的性能易受各种复杂环境影响的问题,研究了在遮挡、多径等复杂环境下,提高和保持定位精度及稳定性的定位算法。基于RAIM思想,对量测信息进行故障诊断和处理,给出了一种高性能、低复杂度的EKF算法。仿真和试验表明,该算法不但提高了定位的精度,而且具有较强的鲁棒性和较强的工程实用性。 相似文献
984.
随着北斗卫星导航系统的逐渐完善,有关北斗系统定位的研究越来越深入,为了对比分析北斗系统和全球定位导航系统(GPS)定位的差异性,充分利用北斗地球静止轨道卫星(GEO)和倾斜地球同步轨道卫星(IGSO)高轨道卫星的特殊性,本文提出一种新的组合选星方法,选取卫星数较少且Position Dilution of Precision(PDOP)最小的北斗/GPS组合,分别对比分析北斗系统、GPS系统及其组合系统在楼顶开放环境和楼间恶劣环境下的定位效果。实验结果表明:北斗比GPS有更加稳定的定位效果,依据本文组合选星方法,利用少量卫星即可获得较好的定位精度。 相似文献
985.
Orbit fitting is used in many GPS applications. For example, in Precise Point Positioning (PPP), GPS orbits (SP3 orbits) are normally retrieved either from IGS or from one of its Analysis Centers (ACs) with 15 minutes’ sampling, which is much bigger than the normal observation sampling. Therefore, algorithms should be derived to fit GPS orbits to the observation time. Many methods based on interpolation were developed. Using these methods the orbits fit well at the sampling points. However, these methods ignore the physical motion model of GPS satellites. Therefore, the trajectories may not fit the true orbits at the periods in between 2 sampling epochs. To solve this problem, we develop a dynamic approach, in which a model based on Helmert transformation is developed in GPS orbit fitting. In this orbit fitting approach, GPS orbits at sampling points are treated as pseudo-observations. Thereafter, Helmert transformation is built up between the pseudo-observations and dynamically integrated orbits at each epoch. A set of Helmert parameters together with corrections of GPS initial orbits are then modeled as unknown parameters. Results show that the final fit orbits have the same precision as the IGS final orbits. 相似文献
986.
通过总结在广州市推广安装、使用带卫星定位功能行车记录仪的经验,提出基于卫星定位信息以及GIS技术的广州市“三级动态信息化安全监管”模式。经过超过2年的实践,该模式适用于重点营运车辆信息化安全监管,并可推广到公交、出租甚至新能源汽车应用领域。 相似文献
987.
本文介绍了GPS相对静态定位测量结合站心地平直角坐标系计算跑道真方位角的方法,通过坐标方位角加上改正值计算真方位角的方法进行验证,结合工程实例对该方法进行验证。该方法计算过程简单,可靠性好,省时省力。 相似文献
988.
989.
990.
ABSTRACTThis paper proposed and evaluated an estimation method for indoor positioning. The method combines location fingerprinting and dead reckoning differently from the conventional combinations. It uses compound location fingerprints, which are composed of radio fingerprints at multiple points of time, that is, at multiple positions, and displacements between them estimated by dead reckoning. To avoid errors accumulated from dead reckoning, the method uses short-range dead reckoning. The method was evaluated using 16 Bluetooth beacons installed in a student room with the dimensions of 11 × 5 m with furniture inside. The Received Signal Strength Indicator (RSSI) values of the beacons were collected at 30 measuring points, which were points at the intersections on a 1 × 1 m grid with no obstacles. A compound location fingerprint is composed of RSSI vectors at two points and a displacement vector between them. Random Forests (RF) was used to build regression models to estimate positions from location fingerprints. The root mean square error of position estimation was 0.87 m using 16 Bluetooth beacons. This error is lower than that received with a single-point baseline model, where a feature vector is composed of only RSSI values at one location. The results suggest that the proposed method is effective for indoor positioning. 相似文献