车载GPS定位：Bayes滤波对抗非高斯噪声算法

"非高斯噪声下的车载GPS信号定位算法 (2010年)，作者：陈宇波，宋迎春，发表于《中南大学学报(自然科学版)》第41卷第4期，2010年8月，关键词：卡尔曼滤波、非高斯噪声、Bayes估计、车载GPS定位，中图分类号：TP301.6，文献标志码：A，文章编号：1672-7207(2010)04-1462-05" 车载GPS信号定位在现代交通系统中起着至关重要的作用，但其精度受到多种因素的影响，尤其是异常观测噪声。传统的卡尔曼滤波算法在处理这些噪声时表现出较高的敏感性，可能导致定位误差增大。针对这一问题，文章提出了基于Bayes定理的一种新的滤波算法，旨在改善在非高斯噪声环境下的车载GPS定位性能。 首先，卡尔曼滤波是一种广泛应用的在线估计算法，它假设系统噪声和观测噪声均服从高斯分布。然而，在实际应用中，尤其是在车载GPS定位中，观测噪声往往呈现出非高斯特性，如尖峰或多重模态分布，这会严重干扰滤波器的性能。因此，单纯依赖卡尔曼滤波可能无法有效处理这类噪声。 论文引入了Bayes理论，这是一种统计推断方法，可以处理非高斯分布的数据。作者提出了一种观测噪声服从污染正态分布的Bayes滤波算法。这种污染正态分布考虑了非高斯噪声的特性，允许滤波器更准确地估计系统的状态，从而提高定位精度。通过将Bayes估计与动态模型相结合，新算法能够更好地适应和抵消异常观测噪声的影响。 实证研究表明，提出的Bayes滤波算法能显著抑制异常噪声对车载GPS定位的影响，提高了定位的准确性和可靠性。通过具体的实例解算，算法的效果得到了验证，进一步证明了其在实际应用中的有效性。 这篇论文提供了一种解决车载GPS定位中非高斯噪声问题的新方法，对于改进车载导航系统和自动驾驶技术的定位精度具有重要意义。通过采用Bayes滤波，不仅可以克服传统卡尔曼滤波的局限性，还能增强系统对异常观测数据的鲁棒性，为未来车载GPS信号处理提供了有价值的理论支持和技术参考。