Kalman滤波在船舶GPS定位导航系统中的应用

资 源 简 介

Kalman滤波在船舶GPS定位导航系统中的应用

详 情 说 明

Kalman滤波作为一种高效的递归算法，在船舶GPS定位导航系统中发挥着关键作用。其核心价值在于通过动态处理带有噪声的传感器数据，实现船舶位置的精准估计和运动状态的实时预测。

船舶航行环境复杂多变，GPS信号易受天气、多路径效应等因素干扰，单纯依赖GPS数据会导致定位漂移。Kalman滤波通过建立船舶运动模型（如匀速或转向模型），将GPS位置数据与惯性传感器（如陀螺仪、加速度计）数据融合，有效抑制随机误差。其预测-校正机制能识别异常测量值，显著提升恶劣海况下的定位可靠性。

实际应用中，扩展Kalman滤波（EKF）常被用于处理船舶非线性运动模型，而多模型自适应滤波则适用于船舶机动状态变化场景。这种技术不仅减少了对高成本传感器的依赖，还通过历史数据优化当前估计，为避碰系统和航迹规划提供稳定、连续的定位基础。