图形状态空间中的全局RTK定位
系统与控制
2022-11-10 v3 系统与控制
摘要
本文提出一种用于 RTK 后处理的新方法。与传统的前向-后向卡尔曼滤波器不同，我们的方法将整个系统方程建立在图形状态空间模型上，并通过因子图优化求解。前向卡尔曼滤波器给出的位置解被用作图形状态空间模型的线性化点。常量变量，如双差模糊度，在图形状态空间模型中作为常数存在，而非时间序列变量。实验结果表明，对于 RTK 后处理问题，采用图形状态空间模型的因子图优化比采用传统离散时间状态空间模型的卡尔曼滤波器更有效。
引用
@article{arxiv.2208.12923,
title = {Global RTK Positioning in Graphical State Space},
author = {Yihong Ge and Sudan Yan and Shaolin Lü and Cong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12923},
year = {2022}
}