基于粒子滤波和卡尔曼滤波的卫星定位技术

资 源 简 介

基于粒子滤波和卡尔曼滤波的卫星定位技术

详 情 说 明

卫星定位技术是现代导航系统的核心，其中粒子滤波和卡尔曼滤波作为两种重要的状态估计算法，在定位精度和鲁棒性方面发挥着关键作用。粒子滤波通过非参数化的蒙特卡洛方法处理非线性系统，能够有效应对复杂环境中的定位问题；而卡尔曼滤波则在线性高斯系统中表现出最优估计特性。

在实际应用中，将交互式多模型卡尔曼滤波（IMM-KF）与粒子滤波结合，可以同时处理多模态运动状态和非线性观测。TDOA（到达时间差）测距技术通过测量信号到达不同基站的时延差实现定位，配合无线信道估计与均衡技术，能够有效抑制多径效应带来的误差。

该技术方案特别适用于城市峡谷等GNSS信号受限场景，通过融合滤波算法与射频测量数据，显著提升定位系统的可靠性和精度。开发者可基于信道估计、TDOA解算和混合滤波框架，进一步优化动态目标跟踪性能。