科学观察GPS定位的前提假设是？误差源有哪些方面？什么是高斯滤波？
GPS定位有3个前提假设:淤接收机必须准确测量卫星信号的传输时间;于卫星信号必须以已知的恒定速度传输;盂GPS接收机接收的卫星信号必须沿直线传播 。 实际中任何不满足上述假设的因素都将导致测距误差,从而影响定位精度 。 GPS的误差源主要包括:卫星时钟误差、星历误差、电离层的附加延时误差、对流层的附加延时误差、多路径误差以及接收机本身的噪声 。
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它们可被分为两类:一类是随时间、空间快速变化,相关性极弱的随机误差,如接收机噪声,用户、卫星钟噪声,多路径误差,电离层、大气层附加延时的随机变化部分;另一类是随时间和空间缓慢变化,相关性很强的随机偏移误差,如卫星钟对GPS时间的偏移,用户钟对GPS时间的偏移,电离层、对流层的附加延时等 。
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在SLAM中,一般采用基于贝叶斯估计的高斯滤波或者非参数滤波方法对位置状态进行滤波估计 。 参数滤波方法包括Kalman滤波(KalmanFilter,KF)、扩展Kalman滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)、信息滤波(Informa-tionFilter,IF)、扩展信息滤波(ExtendedInformationFilter,EIF)等,而非参数滤波则包括了直方图滤波(HistogramFilter,HF)和粒子滤波(ParticleFil-ter,PF)等 。
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其中,KF和IF要求系统状态方程为线性,且系统噪声和观测噪声均为高斯白噪声;EKF和EIF允许系统状态方程为非线性,但也要求噪声为高斯型;粒子滤波通过采样值来拟合系统噪声,因其对于噪声类型具有广泛适应性,所以得到了极大的发展和应用 。 通过SLAM得到的结果与车体位姿信息进行融合后,将得到的位置信息与从该位置得到的传感器信息相融合,通过组合连续时刻不同位置的环境信息,则可以得到较为完整的环境重建结果 。
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