An alternative Kalman innovation filter approach for receiver position estimation based on GPS measurements
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Notice bibliographique
Résumé
This article presents an alternative Kalman innovation filter approach for receiver position estimation, based on pseudorange measurements of the global positioning system. First, a dynamic pseudorange model is represented as an ARMAX model and a pseudorange state-space innovation model suitable for both parameter identification and state estimation. The Kalman gain in the pseudorange coordinates is directly calculated from the identified parameters without prior knowledge of the noise properties and the receiver parameters. Then, the pseudorange state-space innovation model is transformed into the receiver state-space innovation model for optimal estimation of the receiver position. Hence, the proposed approach overcomes the drawbacks of the classical Kalman filter approach since it does not require prior knowledge of the noise properties, and the receiver's dynamic model to calculate the Kalman gain. In addition, due to its simplicity, it can be easily implemented in any receiver. To demonstrate the effectiveness of the approach, it is utilized to estimate the position of a stationary receiver and its performance is compared against two versions of the classical Kalman filter approach. The results show that the proposed approach yields consistently good estimation of the receiver position and outperforms the other methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle