Zhao, Paihang：使用约束加权最小二乘法融合陆基和卫星定位
论论资讯 ｜ 2024-04-27 ｜
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Fusion of Land-Based and Satellite-Based Localization Using Constrained Weighted Least Squares
Zhao Paihang; Jiang Linqiang; Tang Tao; Wu Zhidong; Wang Ding
Published：2024-04-20
DOI：10.3390/s24082628
研究背景
在当今社会，军事领域的定位技术备受关注。然而，研究人员发现，地面短波平台和卫星定位存在一些误差，这影响了定位的准确性。因此，如何有效地结合这两种定位方式成为了当前研究领域的一个重要问题。
研究内容
最新发表在《Sensors》期刊上的论文《融合地基和卫星定位的约束加权最小二乘法》提出了一种解决方案。该论文利用了地基短波平台和卫星进行融合定位。研究指出，电离层反射高度误差对短波定位以及卫星位置误差对卫星定位准确性都有重要影响。为此，论文提出了一种迭代约束加权最小二乘法（ICWLS）算法，用于处理这两种误差。该算法通过利用前一次迭代的结果，将非凸方程约束转化为线性约束，从而确保收敛到全局最优解。模拟结果表明，该算法的定位准确性可以达到相应的约束克拉默-拉奥下限（CCRLB）。最后，通过卡尔曼滤波将两种方法的定位结果进行融合。模拟结果显示，与单一定位方法相比，融合定位的准确性得到了提高。
研究意义
这项研究的创新之处在于提出了一种有效融合地基和卫星定位的方法，解决了定位误差的问题。通过引入ICWLS算法和卡尔曼滤波，研究人员成功提高了定位准确性，为军事领域的定位技术提供了新的思路和方法。
希望这篇简明易懂的文章能让你更好地了解这一研究成果。
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