基于卡爾曼濾波和改進DBSCAN聚類組合的GPS定位算法

作者：葛倩,侯守明,趙文濤

摘要：實時獲取智能移動終端的地理位置信息是增強現實(AR)實景智能導航系統實現的關鍵,為了提高智能終端GPS定位的精度,提出了一種基于卡爾曼濾波與改進的具有噪聲的基于密度的聚類方法(DBSCAN)結合的GPS組合定位優化方法.通過對GPS系統采集到的位置坐標數據進行卡爾曼濾波,去除較大的數據波動,控制定位誤差范圍,采用DBSCAN聚類算法進行分類去噪和二次聚類,對類中數據求得算術均值和類間數據總數進行加權求重心,確定位置坐標.實驗結果表明,提出的算法能有效提高GPS單點定位精度,減少定位誤差,同時很好地滿足了AR實景智能導航系統實時性和魯棒性的要求.

發文機構：河南理工大學計算機科學與技術學院

關鍵詞：GPS定位精度卡爾曼濾波具有噪聲的基于密度的聚類方法(DBSCAN)聯合定位GPSpositioning accuracyKalman filterDBSCAN clusteringcombined positioning

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