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资源说明：应用扩展卡尔曼滤波平滑算法提高GPS/INS组合定位定姿精度，石波，卢秀山，为了提高城市遮挡环境下GPS较长时间无法单独定位情况下的GPS/INS组合定位定姿精度，研究了扩展卡尔曼滤波及其R-T-S平滑算法，同时给出
《应用扩展卡尔曼滤波平滑算法提高GPS/INS组合定位定姿精度》这篇论文主要探讨了在城市遮挡环境中，如何通过应用扩展卡尔曼滤波（EKF）及其R-T-S平滑算法来提高GPS/惯性导航系统（INS）组合定位定姿的精度。以下是对该文核心知识点的详细解析：
1. **GPS/INS组合定位定姿系统**：
GPS（全球定位系统）和INS（惯性导航系统）是两种常见的定位和姿态确定技术。GPS依赖于接收卫星信号进行定位，但在城市高楼或地形遮挡下可能无法有效接收。而INS利用陀螺仪和加速度计的数据连续计算位置和姿态，但随着时间推移，累积误差会逐渐增大。将两者结合可以互补各自的缺点，提供更稳定的定位和姿态信息。
2. **扩展卡尔曼滤波（EKF）**：
EKF是一种非线性滤波方法，用于处理线性化后的非线性动态系统。在GPS/INS系统中，EKF被用来实时融合来自GPS和INS的测量数据，通过估计和校正误差来减小定位和姿态的不确定性。EKF通过线性化系统模型和量测模型，以及利用贝叶斯公式更新状态估计，实现对系统状态的最优估计。
3. **R-T-S平滑算法**：
R（residual）、T（transition）、S（smoothing）平滑算法是一种后处理技术，用于进一步优化EKF的结果。它通过考虑整个观测序列，对之前的状态估计进行修正，从而提高滤波后的精度。在GPS信号丢失或受到干扰时，R-T-S平滑能够更好地利用所有可用数据，提高定位和姿态的准确性。
4. **基于ψ角的惯导误差模型**：
文章中提到了基于ψ角的惯导误差模型，这是描述INS误差的一种方式。ψ角通常指的是航向角，该模型可能涉及陀螺仪和加速度计的漂移、随机噪声等参数，通过这个模型可以构建GPS/INS组合系统的状态方程。
5. **位置、速度更新的量测方程**：
在GPS/INS组合系统中，量测方程描述了如何从GPS和INS传感器获取的数据中提取位置和速度信息。位置更新通常来自GPS接收机，而速度更新可能结合了GPS和INS的数据。这些量测方程是EKF和R-T-S平滑算法的关键输入。
6. **实验验证**：
通过模拟GPS信号丢失60秒的场景，论文展示了R-T-S平滑算法在处理GPS/INS组合数据后的效果。实验结果表明，在GPS信号受阻时，EKF平滑算法显著提高了定位和姿态的精度，降低了对昂贵惯导系统的依赖。
7. **应用领域**：
这种技术对于城市环境中的自动驾驶车辆、无人机、机器人导航等需要高精度定位和姿态信息的领域具有重要意义。特别是在GPS信号受阻的情况下，EKF平滑算法可以增强系统的鲁棒性和可靠性。
总结来说，该研究通过EKF和R-T-S平滑算法优化了GPS/INS组合系统，尤其是在城市遮挡环境下的定位定姿性能，为提高定位定姿精度提供了一种有效的方法。这种技术对于改善导航系统的性能和减少对高端惯导设备的依赖具有实际应用价值。
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