专利名称：一种基于二阶扩展卡尔曼的低运算量gps定位方法
技术领域：
本发明属于GPS定位方法领域，涉及一种GPS定位解算方法，具体涉及一种基于二阶扩展卡尔曼的低运算量GPS定位方法，该方法的计算量适用于低端硬件。
背景技术：
目前在GPS定位领域，常用的定位算法有最小二乘法(WLS)、扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、二阶扩展卡尔曼滤波算法(EKF2)。WLS是最基本的定位结算算法，但是在动态多径的条件下，WLS的定位效果非常不理想。因此，我们采用EKF2的定位解算算法。卡尔曼滤 波器由一系列递归数学公式描述。它提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小，是一种高效的预测滤波定位技术。在采用扩展卡尔曼算法进行定位时，可以有效的抑制动态时由多径带来的定位点抖动严重的问题，同时，在静态时也可以达到比最小二乘要好得多的定位结果。但是，一般的EKF2算法对于计算量的需求比较大，对硬件要求较高，不适合低端硬件。本发明提供一种低运算量的EKF2，算法，在达到EKF2性能的同时降低运算量。
发明内容
发明目的针对上述现有技术存在的问题和不足，本发明的目的是提供一种基于二阶扩展卡尔曼的低运算量GPS定位方法，在达到EKF2性能的同时降低运算量，适合低端硬件。技术方案为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为一种基于二阶扩展卡尔曼的低运算量GPS定位方法，包括如下步骤(I)获取本地k-Ι时刻的定位结果，计算出当前k时刻的先验估计状态量和先验估计误差协方差
权利要求
1.一种基于二阶扩展卡尔曼的低运算量GPS定位方法，包括如下步骤 (1)获取本地k-1时刻的定位结果，计算出当前k时刻的先验估计状态量和先验估计误差协方差
全文摘要
本发明公开了一种基于二阶扩展卡尔曼的低运算量GPS定位方法，包括如下步骤获取本地k-1时刻的定位结果，计算出当前k时刻的先验估计状态量和先验估计误差协方差；建立观测量估计方程；计算卡尔曼增益Kk；计算当前k时刻的定位结果和误差协方差。本发明在达到EKF2性能的同时降低运算量，适合低端硬件。
文档编号G01S19/43GK102944888SQ20121048356
公开日2013年2月27日 申请日期2012年11月23日 优先权日2012年11月23日
发明者王镇, 杨军, 卢培, 杨胜远, 虞海宇, 蔡伟, 牛玉祥 申请人:江苏东大集成电路系统工程技术有限公司