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針對(duì)基于傳統(tǒng)粒子濾波的GPS（Global positioning systcm）定位數(shù)據(jù)處理方法存在粒子退化的問題，研究了基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅（ Markov chain Monte Carol，MCMC）粒子濾波的GPS定位數(shù)據(jù)處理算法，引入典型的MCMC方法——Mctropolis Hastings（M H）抽樣算法。利用觀測(cè)偽距非高斯誤差分布，建立重要密度函數(shù)，將MCMC粒子濾波與建立的GPS系統(tǒng)非線性狀態(tài)空間模型結(jié)合。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MCMC粒子濾波可有效抑制粒子退化，解決了GPS定位數(shù)據(jù)濾波這一非線性非高斯問題，避免了噪聲的高斯假設(shè)和非線性部分的線性化誤差，與基于傳統(tǒng)粒子濾波的GPS定位數(shù)據(jù)處理方法相比，該方法降低了定位數(shù)據(jù)經(jīng)緯度和速度估計(jì)誤差，獲得了更高的定位精度，并能夠在GPS信號(hào)質(zhì)量較差情況下，對(duì)GPS定位數(shù)據(jù)有效濾波，保證載體在此期間內(nèi)保持較高的位置精度。
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