基于GPS-CDMA的數(shù)據(jù)融合算法研究.pdf

1、針對(duì)無(wú)線定位技術(shù)的廣泛應(yīng)用，介紹了蜂窩無(wú)線系統(tǒng)的歷史和現(xiàn)狀，簡(jiǎn)要分析了無(wú)線蜂窩網(wǎng)絡(luò)的三類(lèi)無(wú)線定位方案，重點(diǎn)討論了無(wú)線蜂窩網(wǎng)絡(luò)的定位原理，特別是蜂窩網(wǎng)無(wú)線電定位。對(duì)GPS全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的概述，對(duì)其組成及定位原理進(jìn)行了重點(diǎn)介紹。然后通過(guò)對(duì)無(wú)線蜂窩定位系統(tǒng)和GPS全球定位系統(tǒng)特性的分析，引出重點(diǎn)內(nèi)容-CDMA/GPS混合定位系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)融合算法。 根據(jù)終端運(yùn)動(dòng)的特性分析，分別采用Kalman濾波和粒子濾波，實(shí)現(xiàn)CDMA蜂窩

2、網(wǎng)和GPS系統(tǒng)定位數(shù)據(jù)融合，提高移動(dòng)目標(biāo)的定位精度。借助于移動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)矢量模型、CDMA定位誤差模型、GPS定位誤差模型建立了CDMA和GPS定位狀態(tài)方程，推導(dǎo)出數(shù)據(jù)融合的數(shù)學(xué)模型和融合算法。重點(diǎn)研究了利用Kalman濾波和粒子濾波實(shí)現(xiàn)定位數(shù)據(jù)的融合。Kalman濾波算法分別對(duì)GPS定位參數(shù)和CDMA定位參數(shù)進(jìn)行濾波處理，然后對(duì)濾波后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；仿真表明濾波后兩者定位精度都有大幅度的提高，數(shù)據(jù)融合后定位精度得到進(jìn)一步的提高。粒