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但是容易受到气流和天气状况的影响基于

,但是容易受到气流和天气状况的影响。基于以上各方面考虑,卡尔曼滤波器是最常用的整合不同传感器输入信息的数学方法。这种方法权衡不同传感器的作用,给性能最高的方面最高权数,因此,与基于单一媒介的导航系统相比,卡尔曼滤波器算法的估算结果更精确可靠[3]。目前的传感器整合方案中,基于四元数的扩展型卡尔曼滤波器(EKF)很受欢迎,因为四元数只有4个元素,而旋转矩阵有9个元素,此外,四元数法还避免了旋转矩阵的特殊问题。结论随时随地精确定位是增强实境等先进移动应用面临的主要挑战,因为增强实境与行人航位推算(PDR)或定位服务(LBS)的关系密切。鉴于GPS接收器的接收限制,MEMS传感器对室内行人航位推算应

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