GPS/BDS组合定位模糊度固定成功率影响分析

此文档详细介绍 INS/GPS 组合定位中扩展卡尔曼滤波 (EKF) 的递推过程，包括状态方程、观测方差及其线性化。

最近在学习实用的卡尔曼滤波技术。该程序来源于GreenSim的博客，我进行了修改和调试并通过。模型取自《kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》一书Page 85。该程序为其实现。程序涉及GPS和DR（Dead Reckoning）数据融合，主要采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，提升车辆定位的精度与可靠性。这个程序经过多次调试，适用于车辆定位系统的实验与研究。

介绍了详细的INS/GPS组合导航程序，涵盖了卡尔曼滤波和初始化条件。

MR 数据的高精度定位算法配合信令信息联动，是 LTE 网络优化里挺硬核的一环。文章里讲了几种主流的 MR 定位方式，像三角定位、指纹库那套都有提，重点还给了一个思路清晰、实现不绕的定位算法，写得蛮实在。如果你日常搞数据关联、经常和 MR 打交道，还是值得花点时间看看。尤其你手头有信令数据的话，配合起来用，效果更上一层楼。

GPS和惯性导航系统（GPS/INS）的组合导航在导航领域具有重要意义。介绍了使用MATLAB实现GPS/INS组合导航系统的方法和程序。GPS提供全球定位信息，而惯性导航系统则测量和计算运动物体的加速度和角速度。MATLAB程序通过融合这两种数据源，实现精确的导航定位。该系统可广泛应用于航空航天、自动驾驶和精准导航等领域。

在投资决策中，了解风险与预期回报之间的关系至关重要。通过调整预期回报率目标，并观察投资组合风险（回报率方差）的变化，投资者可以做出更明智的决策。 本案例利用 MATLAB 软件对投资组合优化模型进行参数灵敏度分析。通过设置回报率目标值在 0.09 到 0.234 之间变化，步长为 0.002，我们可以绘制出风险随预期回报变化的曲线。 具体步骤如下：1. 加载模型数据，包括股票预期回报率和协方差矩阵。2. 初始化参数，例如回报率目标起始值和步长。3. 使用循环结构，逐步增加回报率目标值。4. 在每次循环中，求解投资组合优化问题，得到最优投资比例和对应的风险。5. 将结果保存，并绘制风险-回报曲线

利用现网A-GPS定位功能，结合大数据技术与精准分析系统，对测量数据进行统计、定位和回放，获取精准的用户级位置信息。 在此基础上，可以实现： 精准评估和监控网络质量。 实现“众筹式”网络优化评估。 快速分析和响应突发网络事件。 减少路测和室内定点测试，降低资源投入，提升工作效率。

Matlab GPS定位代码用于在仅由移动设备组成的自组织网络中进行节点的2D定位仿真。该代码模拟了随机分布的节点，计算其位置和距离，并通过接收信号强度矩阵实现定位。环境安装简单，需要安装Matlab 2017.1及以上版本。用户可以输入节点数、传感器范围等参数进行模拟实验。

GPS定位算法仿真程序包含了详细的说明和示例，同时提供了renix格式的数据文件，非常适合初学者入门GPS算法。