マルチラテレーションによる航空機の追跡に関して、次の問題があります。3つまたは4つの受信機を使用して、マルチラテレーションに基づいて航空機の位置を計算するアルゴリズムを実装できました。問題は、トラックがかなり「不安定」に見えることです（リンクの写真を参照してください。評判のため、ここに追加できませんでした。）
緑の線は地上の航空機の真のGPSトラックであり、オレンジはマルチラテレーションによって計算されたトラックです（到着の時間差、1秒あたり約1〜2の位置）。GPSトラックは比較のためのものであり、将来は利用できなくなる可能性があります。
トラックをスムーズにするための良い方法は何でしょうか？カルマンフィルターに出くわしました。私は数学者ではなく、ロボット工学などの経験もありません。このレベルの数学は、私には理解できないほど非常に困難です（マルチラテレーションをうまく管理できて良かったです）。トラックは閉じた形のアルゴリズムによって計算されます。たぶん、反復アルゴリズムに切り替えることも役立つかもしれませんか？
それで、結果のマルチラテレーション位置自体にカルマンフィルターを実装することは理にかなっていますか？または、実際に位置を計算する前に、すでにTDOA値を使用している可能性がありますか？外観が不安定な場合、受信側のサイトでわずかな測定エラーが発生するため、TDOA値自体を平滑化/フィルタリングするのに役立つ場合があります。
しかし、それでも、航空機は動いており、TDOA値は1つの実際の航空機の位置に依存するため、非常に洗練された更新モデルが必要です。想像できますが、トラックをスムージングするモデルとTDOA値をスムージングするモデル自体は非常に似ています。同じでない場合。
私たちはすべてをJavaで行っているので、すべての計算を再度行わなくても開始できるライブラリが利用できるのではないでしょうか。