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《北京建筑大学》 2017年
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基于GPS和RFID组合定位算法的研究

高旭翔  
【摘要】:智慧城市和物联网技术的不断发展,对实时定位服务提出了更高的需求。城管业务中面临缺乏动态智能感知城市部件位置的方法,也受困于城市部件的流动性大导致监察执法难度大等问题。一种能够实时动态感知,具有较高精度,可以适应城市复杂环境的定位算法应运而生。本文在我校自主设计的“移动式单射频基站与车载GNSS协同的标签定位算法”的基础上,针对现有协同定位算法中GPS定位数据精度不高、稳定性差,缺乏定位数据精度提高的方法,整体组合定位精度受到限制的现状,开展了基于卡尔曼滤波器的GPS定位数据优化方法研究,推导了组合定位基站的运动方程,并构建了基站的运动状态模型,实现了对GPS定位数据的最优化估计;设计并完成了组合定位算法的精度评定实验,提出了实验数据的精度评估方法,将均值、均方差等统计量应用于GPS定位精度以及组合定位精度的评价,对卡尔曼滤波器在GPS定位数据优化方面的效果进行验证分析。针对文中实测数据进行分析评估,对比使用卡尔曼滤波器对GPS定位数据进行优化估计的前后,组合定位误差平均值降低了25.8%,方差降低了31.2%;GPS数据处理前后,组合定位误差减少了0.719米,降低了28.1%,提高了标签的定位精度。本文扩充了组合定位算法的数据优化方法,提高了组合定位算法在实际中的实用性与适用性。
【学位授予单位】:北京建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.44;P228.4

【参考文献】
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