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通过变维kalman滤波实现融合定位 被引量:5

VD-Kalman Tracking for Mobile Vehicle Positioning
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摘要 为了能更好地跟踪、定位机动目标,提出了一种将蜂窝网定位信息与本地传感器信息相融合,利用变维Kalman滤波实现定位的方法。本地传感器信息指目标的运动速度和方向。仿真实验证明该方法具有较强的机动跟踪能力,定位精度高,且计算相对简便。 A new method for tracking the maneuver of a mobile vehicle by fusing the information of network-based positioning and the local sensors equipped on the vehicle is proposed. We employ the positioning system of the commercial mobile communication network as the network based positioning. The local sensors used here are internal sensors, such as position and velocity sensors of the vehicle. In order to reject random noises in the global and local position sensing, the variable-dimension Kalman filter is employed to fuse the information from different sources and estimate the position of the vehicle. The performance of this new method has been verified by simulations on the tracking of maneuvering vehicles.
出处 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期70-74,共5页 Journal of National University of Defense Technology
基金 国家863高技术资助项目(2002AA422250)
关键词 信息融合 蜂窝网定位 TDOA 变维Kalman滤波 information fusion network based positioning TDOA VD-Kalamn
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献3

  • 1孙仲康,单多基地有源无源定位技术,1996年
  • 2孙仲康,国防科技大学学报,1993年
  • 3孙仲康,定位导航与制导,1988年

共引文献45

同被引文献25

引证文献5

二级引证文献37

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