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MCMC粒子滤波的GPS定位数据处理算法.pdf

第28卷第2期 数 据 采 集 与 处 理 V01.28No.2 JournalofData Mar.2013 2013年3月 AcquisitionProcessing 文章编号:1004—9037(2013102—0213—06 MCMC粒子滤波的GPS定位数据处理算法 王尔申 蔡 明 庞 涛 (沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳,110136) 摘要:针对基于传统粒子滤波的GPS(Globalpositioningsystem)定位数据处理方法存在粒子退化的问题,研究了基于 chainMonte 马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Carol,MCMC)粒子滤波的GPS定位数据处理算法,引入典型的MCMC方 法——Metro叫isHastings(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,保证栽体在此期间内保持较高的位置精度。 关键词:全球定位系统;粒子滤波;马尔可夫链蒙特卡罗方法;数据处理 中图分类号:V241.6;TN967.1文献标志码:A GPS Data Basedon PositioningProcessingAlgorithm Filter MCMCParticle Ershen,Cai Tao Wang Ming,Pang ofElectronicandInformation (School Engineering,ShenyangAerospace the Abstract:Global data basedon positioningsystem(GPS)positioningprocessingalgorithm MarkovchainandMonte filteriSdiscussedtosolvethe of Carlo(MCMC)particle problem GPS data basedonthestandard filter(PF)suffersfromsevere positioningprocessing particle standardMCMC sampledegeneracy.The method,Metropolis intothe filter framework,andtOGPS data incorporated positioning particlealgorithm applie

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