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1.完整项目描述和程序获取
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2.部分源码
3.部分仿真图预览
4.算法概述
GPGGA是GPS数据输出格式语句，意思是一帧GPS定位的主要数据，是NMEA格式中使用最广的数据之一。该语句包括17个字段。
$GPGGA 语句包括17个字段：语句标识头，世界时间，纬度，纬度半球，经度，经度半球，定位质量指示，使用卫星数量，HDOP-水平精度因子，椭球高，高度单位，大地水准面高度异常差值，高度单位，差分GPS数据期限，差分参考基站标号，校验和结束标记(用回车符<CR>和换行符<LF>)，分别用14个逗号进行分隔。
Kalman滤波是在时域上运用状态空间，递推得到的一种滤波算法，便于在计算机上实时实现，计算量和存储量小。该方法可处理多变量非平稳随机过程滤波问题，可处理时变系统滤波问题。例如飞机在飞行过程中，遇到的干扰通常是时变非平稳的噪声，此时运用卡尔曼滤波可有效去除干扰，得到较真实的状态估计数据。
卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。kalman是跟踪算法的“hello world”，在当前深度学习跟踪算法遍地的情况下，kalman跟踪效果确实差强人意。但是在实际产品落地时，特别硬件不是很强大、场景不复杂的情况下，kalman还是性价比最高的。
