gps滤波算法

A. 卡尔曼滤波算法的发展历史如何

全球定位系统（GPS）是新一代的精密卫星导航定位系统。由于其全球性、全天候以及连续实时三维定位等特点，在军事和民用领域得到了广泛的发展。近年来，随着科学技术的发展，GPS导航和定位技术已向高精度、高动态的方向发展。但是由于GPS定位包含许多误差源，尤其是测量随机误差和卫星的几何位置误差，使定位精度受到影响。利用传统的方法很难消除。而GPS动态滤波是消除GPS定位随机误差的重要方法，即利用特定的滤波方法消除各种随机误差，从而提高GPS导航定位精度。 经典的最优滤波包括：Wiener滤波和Kalman滤波。由于Wiener滤波采用频域法，作用受到限制；而Kalman滤波采用时域状态空间法，适合于多变量系统和时变系统及非平稳随机过程，且由于其递推特点容易在计算机上实现，因此得到了广泛的应用。为此，本文对Kalman滤波方法进行了深入的研究，并取得了一些成果。 本文首先概述了GPS的组成、应用及最新动态。在此基础上介绍了GPS的导航定位原理，给出了卫星可见性算法、选星算法及定位算法。然后介绍了卡尔曼滤波的基本原理，在此基础上对动态用户的飞行轨迹进行了仿真，对“singer”模型下的8状态和11状态卡尔曼滤波算法进行了仿真分析，同时对“当前”统计模型下11状态卡尔曼滤波算法进行了仿真分析，并对滤波前后的定位精度进行了比较。在此基础上，就如何提高滤波器的动态性能作者提出了改进算法，即自适应卡尔曼滤波算法、带渐消因子的优化算法及改进的优化算法，并分别进行了仿真分析。最后作者将卡尔曼滤波算法分别应用于GPS/DR和GPS/INS组合导航定位系统中，并分别对这两种系统进行了建模和仿真分析，取得了较理想的结果。 本文的研究工作，对改进传统的滤波方法有一定的参考和应用价值，并对卡尔曼滤波方法在提高GPS动态导航定位精度方面的应用起到积极的促进作用。

B. gps授时服务器是干什么的要怎么用呢

GPS授时服务器是一款支持NTP和SNTP网络时间同步协议

授时系统框架图

，高精度、大容量、高品质的高科技时钟产品。设备采用冗余架构设计，高精度时钟直接来源于北斗、GPS系统中各个卫星的原子钟，通过信号解析驯服本地时钟源，实现卫星信号丢失后本地时钟精准保持功能。独特的嵌入式硬件设计、高效Linux操作系统，可灵活扩展多种时钟信号输出。全面支持最新NTP对时协议、MD5安全加密协议及证书加密协议，时间精度优于2毫秒。同时支持TOD、10MHz、 1PPS、日志记录、USB端口升级下载和干接点告警功能，配合全网时间统一监控软件，轻松实现网络时间同步及有效监控。

京准电子科技HR-901GB型GPS授时服务器可以广泛应用于医疗、安防、金融保险、移动通信、 云计算、电子商务、能源电力、石油石化、工业自动化、智能交通、智慧城市、物联网等领域。

系统结构

京准电子科技HR-901GB型GPS授时服务器创新性的融合了参考源无缝切换技术、高精度时间间隔测量TIC技术和自适应精密频率测控技术。采用模块化设计，由北斗接收机、GPS接收机、高性能工业级主板、人机界面及监控管理单元、本地时钟驯服单元、输出接口模块和电源模块组成。

京准电子科技HR-901GB型GPS授时服务器核心由64位高性能CPU、高速FPGA及高稳振荡器（铷原子钟或OCXO)构成，采用Linux进行多任务实时并行处理及调度。

系统可同时接收北斗、GPS发送的秒同步和时间信息及满足NTP/SNTP协议的网络时间报文，按优先级自动选择外部时间基准信号作为同步源并将其引控 到锁定状态（LOCKED).具有输入传输延时补偿算法，采用卡尔曼数字滤波技术滤除外部时间基准信号的抖动后，对铷原子钟或OCXO进行控制和驯服， 由内部振荡器分频得到1PPS信号，这样输出的1PPS信号同步于外部时间基准 输出的1PPS信号的长期稳定值，克服了由外部时间基准的秒脉冲信号跳变所 带来的影响，使输出的时间信号不但与外部时间基准信号保持同步而且更加稳定。当失去外部时间基准信号后，进入守时保持状态（HOLD-OVER),当外部 时间基准信号恢复时，自动结束守时保持状态并牵引跟踪到锁定状态。从而不间断的输出与UTC保持同步的时间信息。

重要特点

+ 超高带宽NTP服务器

+ GPS/北斗双参考源一级时钟服务器

+ 高性能工业级主板、嵌入式Linux操作系统

+ 提供六路独立10/100/1000Mbs网络接口

+ 可连接另一台NTP服务器，构成2级时钟

+ 可选内部精密时钟OCXO或铷原子钟

+ 安全高效的Web的用户界面

+ 支持SSH,SSL,SCP,SNMP,CustomMIB,HTTPS,Telnet等更多协议

+ 兼容IPv6和IPv4协议

+ 相对UTC时间准确度达到毫微秒级

+ 支持IBM主机需要的SysPlex时间信息输出

+ 支持固定位置模式下单星授时功能

+ VFD高清真空荧光显示屏

+ 可靠性MTBF达80000小时

+ 支持4000条日志记录功能

+ 支持远程唤醒和定时开关

+ 支持MD5加密协议

+ 支持证书加密协议

+ 支持干接点告警功能

C. 车载导航怎么调音效

一般的2.1、5.1音响里面的0.1这个声道就是指超重低音，通常是用来接有源低音炮或者无源低音炮的，营造更好的视听效果。低音不用调，其他适当降一点，最后调音量。

车载导航是利用车载GPS（全球定位系统）配合电子地图来进行的，它能方便且准确地告诉驾驶者去往目的地的最短或者最快路径，是驾驶员的好帮手。

位于地球上空的同步卫星最初是用于军事和航空导航。美国政府在80年代时放宽了对同步卫星的使用限制，为其后来的广泛采用，打开了一个新天地。随后而来的商用通讯卫星，更是大大的增加了通讯卫星的准确性和覆盖度。

系统功能

构成车载定位导航系统的各个部分：

（1）能够导航的电子地图。

（2）地图数据的搜索和处理。

（3）定位模块。

（4）地图配比。

（5）规定行走路径。

（6）路径引导。

（7）地图实时显示模块 。

（8）人机交互接口。

（9）无线通信。

功能模块简介

GPS导航卫星准确定位、最佳路径搜索、自动语音提示。

导航模式多种目的输入，五种以上路径检索定制模式，站点设置模式，地图定位模式。

全国地图提供全国数千城市电子地图、提供最新地图支持，导航更精确让您畅行无阻。

路径规划提供出发地和目的地的路径规划，设置经由地和回避地功能。

语音提示亲切真人语音提示，行驶中自动播报道路名称。

音乐欣赏视听享受、解除疲劳。

文件管理强大的资源管理功能。

D. 在惯性导航和gps组合导航系统中，卡尔曼滤波起到什么作用

GPS导航主要是全球定位导航系统，属于无线电导航方式，而惯性导航是属于自主式的导航方式，主要由陀螺仪测量三轴角速度，加速度计测量三轴线速度，但是惯性导航的缺点就是定位精度会随时间增长，GPS导航虽然定位误差小，但是容易受到外在环境干扰，因此现在多采用两种组合的导航方式。关于你提问的在GPS导航仪中运用惯性导航技术，应该是将GPS作为主要导航手段，这个时候惯性导航就是为了辅助GPS定位服务的，GPS的数据更新率低，对于高动态情况下，不能实施跟踪载体运动，采用惯性导航可以提高数据更新速度；同时在GPS丢星或者受到遮挡时，采用惯性导航可以再短期内保持较高的定位精度；还有就是通过反馈，惯性导航定位与GPS导航组合可以缩短GPS的定位时间。

E. 哪位大神有GPS与捷联惯导组合导航的卡尔曼滤波算法的matlab仿真程序

在下面的仿真的代码中，理想的观测量不是真实数据，而是自生成的正弦波数据，在真实的应用场景中，应该是一系列的参考数据。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 卡尔曼滤波器在INS-GPS组合导航中应用仿真
% Author : lylogn
% Email : [email protected]
% Company: BUAA-Dep3
% Time : 2013.01.06
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 参考文献:
% [1]. 邓正隆. 惯导技术, 哈尔滨工业大学出版社.2006.
clear all;
%% 惯性-GPS组合导航模型参数初始化
we = 360/24/60/60*pi/180; %地球自转角速度，弧度/s
psi = 10*pi/180; %psi角度 / 弧度
Tge = 0.12;
Tgn = 0.10;
Tgz = 0.10; %这三个参数的含义详见参考文献
sigma_ge=1;
sigma_gn=1;
sigma_gz=1;
%% 连续空间系统状态方程
% X_dot(t) = A(t)*X(t) + B(t)*W(t)
A=[0 we*sin(psi) -we*cos(psi) 1 0 0 1 0 0;
-we*sin(psi) 0 0 0 1 0 0 1 0;
we*cos(psi) 0 0 0 0 1 0 0 1;
0 0 0 -1/Tge 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 -1/Tgn 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 -1/Tgz 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;]; %状态转移矩阵
B=[0 0 0 sigma_ge*sqrt(2/Tge) 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 sigma_gn*sqrt(2/Tgn) 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 sigma_gz*sqrt(2/Tgz) 0 0 0;]';%输入控制矩阵
%% 转化为离散时间系统状态方程
% X(k+1) = F*X(k) + G*W(k)
T = 0.1;
[F,G]=c2d(A,B,T);
H=[1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 -sec(psi) 0 0 0 0 0 0 0;];%观测矩阵
%% 卡尔曼滤波器参数初始化
t=0:T:50-T;
length=size(t,2);
y=zeros(2,length);
Q=0.5^2*eye(3); %系统噪声协方差
R=0.25^2*eye(2); %测量噪声协方差
y(1,:)=2*sin(pi*t*0.5);
y(2,:)=2*cos(pi*t*0.5);
Z=y+sqrt(R)*randn(2,length); %生成的含有噪声的假定观测值，2维
X=zeros(9,length); %状态估计值，9维
X(:,1)=[0,0,0,0,0,0,0,0,0]'; %状态估计初始值设定
P=eye(9); %状态估计协方差
%% 卡尔曼滤波算法迭代过程
for n=2:length
X(:,n)=F*X(:,n-1);
P=F*P*F'+ G*Q*G';
Kg=P*H'/(H*P*H'+R);
X(:,n)=X(:,n)+Kg*(Z(:,n)-H*X(:,n));
P=(eye(9,9)-Kg*H)*P;
end
%% 绘图代码
figure(1)
plot(y(1,:))
hold on;
plot(y(2,:))
hold off;
title('理想的观测量');
figure(2)
plot(Z(1,:))
hold on;
plot(Z(2,:))
hold off;
title('带有噪声的观测量');
figure(3)
plot(X(1,:))
hold on;
plot(X(2,:))
hold off;
title('滤波后的观测量');

F. 什么是时空滤波技术

“GPS滤波技术”是我公司用于解决GPS漂移问题的独创技术，应用于罗盘系列GPS车载终端。目前国内仍属首创。

用过GPS的人大概都有这种体会：当GPS终端静止的时候，其定位坐标（经纬度）经常在变，偶尔变化还比较大，甚至还会显示有速度。业内人士把这种现象形象地称之为“漂移”。

其实，GPS漂移不仅在静止的时候会产生，动态的时候也会产生，只不过漂移的程度没那么明显，产生的几率小些罢了，这是GPS的一个基本特性。（至于GPS为什么会产生漂移，了解GPS的定位原理就不难解释，在此不再详述。）

GPS的神奇就在于不论你走到哪里，它都知道你的位置坐标。然而在实际应用中，它也会让你感到难堪或委屈。

假如你是某单位司机，单位领导为了加强对车辆的管理，都装了GPS监控设备，限定车辆在某段时间内只能在某个指定的区域行驶，对违反该规定的司机作出处罚。也许某天你就会收到处罚通知：某时某刻，你违反了此项规定。而你却莫名其妙，深感委屈。如果你真的委屈了，请别怪管理人员，因为是“GPS出错了”，GPS当时发生了漂移，漂到其他一个地方而导致了“越区行驶”！

“GPS漂移”现象还会导致其他更多问题，如里程统计偏差较大。车辆停在单位门口一天，却显示其行驶里程为十几公里，甚至上百公里。由此可见，很多GPS应用中的问题都和“漂移现象”有关。

航宝观点：如果“GPS漂移”问题不能较好的解决，将会使越来越多的用户对GPS产生误解甚至怀疑，在一定程度上制约着GPS应用的推广。

航宝人本着求真、务实的创新精神，经过多年的深入研究，直接对GPS原始数据进行采集分析，结合计算机人工智能算法，利用“GPS滤波技术”解决了这个困惑业界多年来的难题。并成功地应用于我公司罗盘系列GPS车载监控终端。目前已销售近千台使用“GPS滤波技术”的车机，从使用效果来看，发生“漂移”的概率为0.01%，深受用户好评。