ZIAO212的博客

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：GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术，而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠，但由于 载体真实运动的复杂多变，任何单一模型都难以全面描述，致使单一模型的滤波都容易出现模型误差。针对这一问题，将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中。通过分析车辆的运动特点，选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互；同时考虑到车载终端计算能力有限，将状态变量在各方向解耦。仿真显示，在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当，但在非机动时改进的算法明显占优。

视频跟踪技术是智能视频分析中的一个基础研究方向，现已有一些实用的算法，现重点研究了粒子滤波算法。通过改进，解决了多目标间互相干扰的问题。测试结果表明：在目标被部分甚至完全遮挡时，仍然能够给出正确的结果

惯性器件与全球卫星定位系统(GPS)的组合导航成为目前车载导航的主流。无论在精度、性能、可靠性等各方面，GPS／DR组合导航系统都优于单独的GPS导航系统。在GPS信号丢失时，车载导航仪(GPS／GIS／DR)能利用陀螺自主导航，不间断提供导航信息并保持跟踪。

在机动目标跟踪与定位中，结合EKF和自适应理论的优点和目标跟踪的非线性特征，提出了一种非线性系统的基于“当前”统计模型的自适应扩展卡尔曼滤波算法，根据机动目标的测量信息修正加速度方差，消除随机误差和噪声的干扰，提高预测的精度。通过对比仿真实验表明该算法正确有效，定位精度较高，滤波效果得到改善，同时增强了稳定性，优于一般EKF和MvEKF算法，为机动目标精确跟踪与定位的实现提供一种新的方法。