优化GPS/DR组合导航系统数据融合算法提升定位精度

本文主要探讨了GPS/DR（全球定位系统/地基增强系统）组合导航系统数据融合优化设计的关键问题。在当前复杂的导航环境中，GPS/DR系统面临着定位精度下降和DR（惯性测量单元）误差累积等挑战。为了提升系统的综合导航性能，研究者提出了一个性能更优的数据融合算法。 算法基于传统的粒子滤波(Particle Filter, PF)方法，但对处理过程进行了改进。首先，作者引入了平方根二阶差分(Square Root Quaternion Difference, SRQD)技术，这是一种在高维状态估计中常用的方法，可以有效减少计算量并提高估计精度。SRQD被用于构建GM（高斯混合）模型，这种模型能够更好地模拟实际的不确定性，从而为粒子滤波提供更精确的建议分布。 针对粒子滤波中的样本退化问题，文章采用了基于蒙特卡罗的重要性和进化再采样策略。重要性采样通过调整每个粒子的权重，使得高概率区域的粒子被更多地保留，而低概率区域则进行适当调整，提高了采样的效率。进化再采样则是定期更新粒子集合，以保持样本的多样性，防止过早收敛，确保算法的稳健性。 实验结果显示，相较于传统PF和GM-PF算法，这个优化设计的GPS/DR组合导航系统在定位精度和误差控制方面有了显著提升。通过集成这些创新技术，该算法有效地降低了导航环境复杂性带来的负面影响，从而实现了一种更为高效和稳定的导航解决方案。 本文的研究对于GPS/DR系统在现代导航应用中的性能优化具有重要意义，不仅提供了理论支持，也为实际工程应用提供了实用的技术手段。通过优化数据融合策略，研究人员有望进一步提高导航系统的可靠性和实时性，为用户提供更精准的位置服务。