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基本的 滤波稳定、一直收敛的前提是假定建立的系统模型是无偏的，而当我们对跟踪目标的先验知识了解较少或者目标本身出现机动时，建立的模型就会存在固定的偏差，而这有可能会导致滤波的发散，估计的结果也不再是一个最大的后验概率估计。所以如果我们能准确地建立系统模型，那么就能进行准确地跟踪。目标跟踪特别是机动目标跟踪仍然是国际上活跃热门的领域之一。尽管研究者做了大量的研究工作，提出了各种滤波技术，收到一定的效果但是总是不能满足人们更高层次的运用和要求，尽管许多问题亟待解决，但这并不妨碍机动目标跟踪技术已经在广泛领域中应用。这些应用有：1）军事上的各种防卫系统；2）空中交通管制系统；3）海岸件监视系统；4）汽车，个人GPS导航系统，提供地图，安全服务系统；5）空间运用体监视，这是一个新的待开发的领域；6）计算机视觉方面，融入目标跟踪技术可以更加快速、准确地获得目标区域，这也是目前热门的领域之一。因此对目标跟踪问题进行理论和运用研究，具有十分重要的意义。
2 多节点GPS信息差分定位算法
本算法主要是研究带有GPS定位设备的传感器节点自定位问题。节点自定位是指确定每个传感器节点在网络中的相对位置或绝对地理位置。最常见的节点自定位是在网络中布置一定比例的信标节点。已知的信标节点带有GPS定位设备，并且已知GPS的定位误差。其他普通传感器节点就是未知节点。信标节点一般在网络节点中所占比例很小，是未知节点实现自定位的参考点，未知节点通过信标节点的位置信息来确定自身定位。
2.1 GPS差分原理
根据差分GPS基准站发送的信息方式可将GPS定位分为三类，即：位置差分、伪距差分和相位差分。
2.1.1 位置差分原理
这是一种最简单的差分方法，任何一种GPS接收机均可改装和组成这种差分系统。安装在基准站上的GPS接收机观测4颗卫星后便可进行三文定位，解算出基准站的坐标。由于存在着轨道误差、时钟误差、SA影响、大气影响、多径效应以及其他误差，解算出的坐标与基准站的已知坐标是不一样的，存在误差。基准站利用数据链将此修正数发送出去，由用户站接收，并且对其解算的用户站坐标进行改正。最后得到的修正后的用户坐标已消去了基准站和用户站的共同误差，例如卫星轨道误差、SA影响、大气影响等，提高了定位精度。以上先决条件是基准站和用户站观测同一组卫星的情况。 位置差分法适用于用户与基准站间距离在100km以内的情况。
2.1.2 伪距差分原理
伪距差分是目前用途最广的一种技术。几乎所有的商用差分GPS接收机均采用这种技术。在基准站上的接收机要求得它至可见卫星的距离，并将此计算出的距离与含有误差的测量值加以比较。利用一个α-β滤波器将此差值滤波并求出其偏差。然后将所有卫星的测距误差传输给用户，用户利用此测距误差来改正测量的伪距。最后，用户利用改正后的伪距来解出本身的位置，就可消去公共误差，提高定位精度。与位置差分相似，伪距差分能将两站公共误差抵消，但随着用户到基准站距离的增加又出现了系统误差，这种误差用任何差分法都是不能消除的。用户和基准站之间的距离对精度有决定性影响[10]。
2.1.3 载波相位差分原理
载波相位差分技术又称RTK（Real Time Kinematic）技术，是实时处理两个测站载波相位观测量的差分方法。即是将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。载波相位差分可使定位精度达到厘米级。大量应用于动态需要高精度位置的领域[11]。
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