【技术实现步骤摘要】
本申请涉及定位领域，具体而言，涉及一种定位方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、卡尔曼滤波(又名kalman滤波)是一种线性最小方差估计，在建立状态空间模型基础上采用递推计算方法实现，具有一系列优良的特性广泛应用于gnss、ins、雷达、视觉等多源融合定位中。然而，卡尔曼滤波常规算法的运算量与状态维数的三次方成正比，状态维数越高，运算量呈几何倍数增长，高维模型滤波对于解算计算机来说是一个沉重的负担。因此，亟需提高卡尔曼滤波算法的计算效率。
2、研究后发现，现有提高卡尔曼滤波算法计算效率的方法均存在实现起来较为复杂的问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请提供一种定位方法、装置、存储介质及电子设备，具体包括：
2、第一方面，本申请提供一种定位方法，所述方法包括：
3、获取定位对象的观测信息以及上一时刻的定位状态信息；
4、将状态转移矩阵作用于所述定位状态信息，得到所述定位对象当前时刻的预测状态；
...
【技术保护点】
1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述将所述状态转移矩阵以及上一时刻的误差协方差矩阵进行分块处理，得到分块后的状态转移矩阵以及分块后的误差协方差矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述状态转移矩阵表示为Φk/k-1，则所述分块后的状态转移矩阵的表达式为：
4.根据权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述分块后的状态转移矩阵以及分块后的误差协方差矩阵，计算得到当前时刻预测的误差协方差矩阵，表达式为：
5.根据权利要求1所述的定位方法...
【技术特征摘要】
1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述将所述状态转移矩阵以及上一时刻的误差协方差矩阵进行分块处理，得到分块后的状态转移矩阵以及分块后的误差协方差矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述状态转移矩阵表示为φk/k-1，则所述分块后的状态转移矩阵的表达式为：
4.根据权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述分块后的状态转移矩阵以及分块后的误差协方差矩阵，计算得到当前时刻预测的误差协方差矩阵，表达式为：
5.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻预测的误差协方差矩阵、所述观测信息以及所述当前时刻的预测状态，通...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鹤然，韩雷晋，李姗姗，徐浩，
申请(专利权)人：广州导远电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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