(1)国外研究现状。

    上世纪60年代欧美各国就开始研究起重船动力定位系统。第一代DPS主要运用带通滤波器滤除起重船高频运动及环境噪声,第二代DPS使用线性Kalman滤波理论和最优控制(Linear Quadratic)方法,提高了其定位性能。扩展卡尔曼滤波作为卡尔曼滤波的改进算法，相比于卡尔曼滤波来说具有更强的抗干扰性，可以处理类似于动力定位系统这种具有高强度干扰或者具有很多不确定外界因素影响的测量控制系统。并且卡尔曼滤波算法具有一定的局限性，只能适用于系统噪声中噪声为高斯白噪声的情况，不利于在海况复杂的多噪声干扰的海上施工环境中应用并且在其滤波方程中有过程噪声项和测量噪声项，增加了实际实现难度。同时，扩展卡尔曼滤波也有自身的一些不足，扩展卡尔曼滤波算法中计算矩阵需要花费较长的时间，不利于实时估算船舶或平台的低频运动状态，结合两种算法的优缺点以及实际的海上施工需要的数据考虑，本文主要介绍的是扩展卡尔曼滤波算法。

(2)国内研究现状:

    2013年8月6日,国内第一套起重船动力定位系统—HDP3,进行海试实验,它的定位精度达到了国际水平,说明了我国在船舶动力定位系统领域又上了一个层次。

20世纪60年代Kalman等人提出的一种主要针对雷达、导航等领域对目标进行定位跟踪的Kalman滤波算法。该算法具有存储量小,跟踪性强的特点,因此被广泛应用于船舶、雷达以及导航等动态定位的数据处理中。

    我国在近些年来对于动力定位系统也在做大量研究，采用低频、高频相结合的方式来进行动力定位系统的研究，低频部分采用具有固定增益的卡尔曼滤波来进行估计，高频部分则采用一个参数模型来进行模拟，通过两种相结合的方案，取得了不错的效果。