摘要如今,芯片规模的全球导航卫星系统(GNSS)接收器在智能手机中无处不在。在智能手机GNSS接收器中,实施最小的(LS)或Kalman滤波器(KF)以估算位置。旨在提高智能手机GNSS位置精度,我们建议使用比传统方法(即LS和KF)更多的历史信息进行平滑的方法。更多的过去状态被视为未知数,并且构建了成本函数以优化这些状态。使用Google的开源智能手机数据集用于测试提出的方法。实验结果表明,所提出的方法在位置误差中的其他常规方法优于其他常规方法。此外,我们打开源代码。我们期望在智能手机GNSS位置平滑应用程序中实现的优化方法可以是一个说明性的示例,可以清楚地引入这种优化方法和其实现的参考,这可能会激发GNSS中其他一些有意义且令人兴奋的应用程序。
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