差分进化改进粒子滤波：提升多径环境下导航系统定位精度的关键策略

本文主要探讨了在高精度定位中，多径干扰作为一种关键误差源，其位置不相关性和不确定性特性使得传统的差分技术难以有效消除。因此，准确估计多径参数对于提高导航系统的定位精度至关重要。作者将多径估计问题转化为一个状态空间模型下的参数估计问题，选择粒子滤波（Particle Filter, PF）作为主要的估计方法。 粒子滤波是一种基于贝叶斯理论的非线性滤波器，它通过模拟多个假设状态并根据观测数据更新这些假设，适用于处理非线性系统和高维状态空间问题。然而，标准粒子滤波在实际应用中可能会遇到粒子枯竭问题，即随着过滤过程的进行，有效粒子数量急剧减少，可能导致估计结果收敛到错误的局部最优值。 为解决这一问题，本文提出了一种基于差分进化改进粒子滤波（Differential Evolution Particle Filter, DEPF）的多径估计算法。差分进化是一种全局优化算法，它通过模仿生物进化过程中的变异、重组和选择操作来搜索解空间，能够避免陷入局部最优。DEPF将差分进化算法应用于粒子滤波的重采样阶段，即利用DE算法生成新的粒子，这些新粒子倾向于向状态的真实后验概率密度分布方向移动，从而增强粒子多样性，避免粒子集中导致的局部最优收敛问题。 通过仿真结果对比，在非高斯噪声环境下，相比于基于传统粒子滤波（PF）和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）的多径估计算法，基于DEPF的方法展现出更优的多径估计性能。这表明，DEPF算法能有效改善粒子滤波的性能，提升导航系统的定位精度，特别是在复杂环境条件下，对于抑制多径误差具有显著优势。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种结合差分进化与粒子滤波的创新方法，解决了高精度定位中多径估计的难题，为提高导航系统的稳定性和准确性提供了有效的解决方案。这种方法在实际应用中有着广阔的发展前景。