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全球定位系统

基于卡尔曼滤波和改进DBSCAN聚类组合的GPS定位算法

葛倩 侯守明 赵文涛

葛倩, 侯守明, 赵文涛. 基于卡尔曼滤波和改进DBSCAN聚类组合的GPS定位算法[J]. 全球定位系统, 2021, 46(1): 28-35. doi: 10.12265/j.gnss.2020100904
引用本文: 葛倩, 侯守明, 赵文涛. 基于卡尔曼滤波和改进DBSCAN聚类组合的GPS定位算法[J]. 全球定位系统, 2021, 46(1): 28-35. doi: 10.12265/j.gnss.2020100904
GE Qian, HOU Shouming, ZHAO Wentao. GPS positioning algorithm based on Kalman filter and improved DBSCAN clustering combination[J]. GNSS World of China, 2021, 46(1): 28-35. doi: 10.12265/j.gnss.2020100904
Citation: GE Qian, HOU Shouming, ZHAO Wentao. GPS positioning algorithm based on Kalman filter and improved DBSCAN clustering combination[J]. GNSS World of China, 2021, 46(1): 28-35. doi: 10.12265/j.gnss.2020100904

基于卡尔曼滤波和改进DBSCAN聚类组合的GPS定位算法

doi: 10.12265/j.gnss.2020100904
基金项目: 国家重点研发项目(2018YFB1004900);河南省科技攻关项目(172102210273);河南省高校青年骨干教师培养计划项目(2018GGJS298)
详细信息
    作者简介:

    葛倩:(1996—),女,硕士研究生,主要从事增强现实导航定位研究

    侯守明:(1972—),男,博士,教授,主要从事计算机图形图像,虚拟现实与增强现实技术的研究与教学

    赵文涛:(1963—),男,教授,主要从事数据库应用,软件设计技术,矿山信息化

    通讯作者:

    侯守明 E-mail:housm@163.com

  • 中图分类号: P228.4

GPS positioning algorithm based on Kalman filter and improved DBSCAN clustering combination

  • 摘要: 实时获取智能移动终端的地理位置信息是增强现实(AR)实景智能导航系统实现的关键,为了提高智能终端GPS定位的精度,提出了一种基于卡尔曼滤波与改进的具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)结合的GPS组合定位优化方法. 通过对GPS系统采集到的位置坐标数据进行卡尔曼滤波,去除较大的数据波动,控制定位误差范围,采用DBSCAN聚类算法进行分类去噪和二次聚类,对类中数据求得算术均值和类间数据总数进行加权求重心,确定位置坐标. 实验结果表明,提出的算法能有效提高GPS单点定位精度,减少定位误差,同时很好地满足了AR实景智能导航系统实时性和鲁棒性的要求.
  • 图  1  卡尔曼滤波后的GPS数据分布

    图  2  改进DBSCAN算法流程图

    图  3  卡尔曼滤波后的数据分布

    图  4  P1聚类前后数据分布

    图  5  P2聚类前后的数据分布

    图  6  P1、P2加权求重心的聚类结果

    图  7  文献[10]算法定位实验结果

    图  8  文献[11]算法定位实验结果

    图  9  本文算法定位实验结果

    图  10  AR实景导航不同方向效果展示

    表  1  华为畅享10手机参数

    手机参数
    CPU海思 麒麟 710F
    操作系统EMUI 9.1(基于Android 9.0)
    运行内存4 GB
    处理器八核
    网络4G全网通
    导航GPS导航,A-GPS技术,GLONASS导航,北斗系统
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    表  2  P1和P2定位误差的比较

    坐标经度/(°)纬度/(°)误差/m
    P1测量坐标 113.281261 35.196750 2.1
    P1真实坐标 113.281287 35.196745
    P2测量坐标 113.686919 34.790771 3.4
    P2真实坐标 113.686948 34.790817
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    表  3  不同算法定位精度数据对比

    方向东向北向2D3D
    文献[10]算法/m 5.41 6.23 7.34 11.06
    本文算法/m 4.83 5.62 6.62 9.92
    提高比例/% 10.72 9.79 9.811 10.31
    文献[11]算法/m 5.16 5.98 7.07 10.87
    本文算法/m 4.83 5.62 6.62 9.92
    提高比例/% 6.40 6.02 6.36 8.74
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-10-09
  • 网络出版日期:  2021-04-06
  • 刊出日期:  2021-02-15

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