Цель статьи не в объяснении принципов Калмановского фильтра, а в его демонстрации на примере реальных (сырых) данных. Желающие могут модифицировать исходники и поэкспериментировать с алгоритмом, я надеюсь что моя работа поможет тем, кто столкнется с подобной задачей.

Используемые данные — c GPS-приемника в формате NMEA-0183, в часности сообщения GGA и VTG.

Фильтрация необходима по причине зашумленности GPS. Причины помех в GPS данных разные. Основные:

• атмосферные помехи.
• препятствия для сигнала.
• положение орбиты GPS. Например, невысокое наклонение орбит GPS (примерно 55°) серьёзно ухудшает точность в приполярных районах Земли.

Все это суммарно приводит к скачкам положения, смещениям курса, и прочим неприятностям. Причем в работе в первую очередь мне нужно было получить именно отфильтрованную скорость.

Дело в том что скорость, измеряемая оборудованием и передаваемая в сообщении VTG давала неправдоподобные показания (скачки и т. д.), которые крайне затрудняли задачи управления.
Поэтому было решено построить модель фильтр в Octave, и получив скорость как производную от GPS данных, представленных сообщением GGA, сравнить с оригинальными данными скорости из сообщения VTG.

Для удобства сравнения данные требуется вывести на один график.

С фильтрацией данных и их производных прекрасно справляется фильтр Калмана.

Применение фильтра для задач автопилота и курсовертикали является «классикой».