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基于MCMC粒子滤波的GPS定位数据处理
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2018-03-07
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针对基于传统粒子滤波的GPS（Global positioning systcm）定位数据处理方法存在粒子退化的问题，研究了基于马尔可夫链蒙特卡罗（ Markov chain Monte Carol，MCMC）粒子滤波的GPS定位数据处理算法，引入典型的MCMC方法——Mctropolis Hastings（M H）抽样算法。利用观测伪距非高斯误差分布，建立重要密度函数，将MCMC粒子滤波与建立的GPS系统非线性状态空间模型结合。实测数据实验结果表明，MCMC粒子滤波可有效抑制粒子退化，解决了GPS定位数据滤波这一非线性非高斯问题，避免了噪声的高斯假设和非线性部分的线性化误差，与基于传统粒子滤波的GPS定位数据处理方法相比，该方法降低了定位数据经纬度和速度估计误差，获得了更高的定位精度，并能够在GPS信号质量较差情况下，对GPS定位数据有效滤波，保证载体在此期间内保持较高的位置精度。
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