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我最近研究的是飞行器定高追踪，能够识别飞行器并测得其的高度，使得飞行器能够平稳的在一定的高度飞行。本次论文内容重点讲解基于卡尔曼滤波的物体的追踪，卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(最优化自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。

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本文首先介绍了GPS系统组成，在此基础上介绍了其定位的基本原理，然后通过对载体的运动进行动态建模将卡尔曼最优估计理论引入导航定位系统中，解决了滤波器的发散，非线性系统的线性化等一些常见问题，提高了系统的定位精度，并对卡尔曼滤波进行自适应的改进，进一步提高了其精确度和稳定性。接着讨论了GPS定位的误差源和它们对定位精度的影响，并分析了怎样改进定位性能，并对GPS完整性进行了研究，在对卫星导航系统中现有RAIM算法进行研究的基础上，讨论了故障卫星的探测与分离方法，提出了一种新的有效的探测和分离故障卫星的方法。文章的最后通过对整个定位过程进行仿真，对比了最小二乘算法和卡尔曼滤波算法的定位、测速精

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