全球定位系統(Global Position System, GPS)可對載具進行定位及方位識別，本文利用GPS特性建立載具之運動模式，並應用卡爾曼濾波器及輸入估測法(Input Estimation, IE)對載具的動態定位濾波訊號進行比較。因卡爾曼濾波器都是對線性系統進行估測，而系統為非線性時則無法運算，故本文應用擴展型卡爾曼濾波器(Extend Kalman Filter, EKF)取代線性卡爾曼濾波器進行估算；另以IE對非線性狀態模型進行狀態與輸入估測之研究，發現在載具運動狀態受到不同加速度時能進行快速追蹤及減少估測誤差，故IE較EKF為佳，透過IE可以改善估測精度，並估算載具的軌跡位置及速度，以有效估算載具抵達目的地所需時間，倘若發生意外時相關人員也能縮短應變時間及搜救範圍。

Global positioning systems (GPS)are used to establish the movement models of military vehicles. The Kalman filter, input estimation (IE) and carrier signal recursive dynamic positioning are now commonly used in state estimation. The Kalman filter measurement-based rules are problematic in the the face of non-linear systems, thus limiting using this method will be limited. This paper replaces the linear Kalman filter with an Extended Kalman Filter, EKF that uses the Input Estimation method as the nonlinear state input estimation model. The results show that the input estimation method is better by improving the estimation accuracy in estimating the unknown velocity acceleration, vehicle out of position trajectory and velocity estimation. The arrival time and location of military vehicles can be accurately estimated. Under accident conditions the response time and search range can be shortened.

誌謝 ii
摘要 iii
Abstract iv
目錄 v
表目錄 vii
圖目錄 viii
符號說明 x
縮寫 xii
1. 緒論 1
1.1 研究背景動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 文獻回顧 4
1.4 論文架構 6
2. GPS全球定位導航系統 8
2.1 GPS概述 8
2.1.1 GPS系統組成 8
2.1.2 GPS系統定位原理 9
2.1.3 GPS的座標系統 13
2.1.3.1 地心慣性座標系ECI 13
2.1.3.2 地心地固座標系ECEF 14
2.2 GPS系統的定位精度與應用 15
2.2.1 GPS衛星定位精度誤差 15
2.2.2 GPS導航應用 16
3. 研究方法 19
3.1 導航系統載具運動方程式推導 19
3.1.1 概述 19
3.1.2 建立載具運動方程式 19
3.1.3 建立狀態方程式 22
3.2 擴展型卡爾曼濾波器 26
3.3 輸入估測法 30
4. 導航系統動態濾波運動狀態估測分析 37
4.1 模擬場景設定 37
4.2 估測結果與討論 48
5. 結論 50
5.1 研究結論 50
5.2 未來研究方向 50
參考文獻 51
附錄 F(X, t)線性化之推導 54

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