粒子滤波技术在动态精密单点定位中的观测异常控制

"利用粒子滤波进行动态精密单点定位观测异常影响控制 (2012年)" 在动态精密单点定位领域，观测异常是影响定位精度的重要因素。传统的滤波方法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter），在处理非线性及非高斯噪声时可能会遇到困难。而粒子滤波（Particle Filter）作为一种先进的滤波技术，能够有效地应对这类问题，尤其适用于处理非线性状态空间模型和观测模型的情况。 粒子滤波的核心思想是通过随机采样来近似后验概率密度函数。在动态精密单点定位中，粒子滤波通过生成一系列代表系统状态的随机样本（即粒子），并根据观测值和状态转移模型来更新这些粒子的权重。这些权重反映了粒子对应状态的可信度，从而可以有效控制观测异常对定位结果的影响。 在本研究中，作者提出了一种结合粒子滤波与卡尔曼滤波的方法。首先，粒子滤波器根据观测噪声概率密度、状态噪声概率密度以及重点概率密度来确定每个粒子的权重，降低受异常观测值影响的粒子的权重，以减少其对定位结果的不良影响。同时，采用卡尔曼滤波进行重点采样，可以有效地防止粒子退化，保持粒子多样性，进一步提高滤波的稳定性和精度。 为了减少状态参数的维数，研究中采用了单差无电离层固定模糊度（Single-Difference and Fixed Ionospheric Ambiguity，SD/FIA）方法。这种方法能简化定位问题，减少需要估计的模糊度数量，从而降低计算复杂度，使得粒子滤波可以处理更少的粒子，依然保持较高的定位精度。 实测数据的应用表明，采用粒子滤波对动态精密单点定位的观测异常进行了有效控制，显著提高了定位的精度。这种方法对于解决由运动载体机动性、外部环境等因素引起的观测异常问题具有重要的实际意义，对于提升动态定位系统的性能和可靠性提供了新的思路。 关键词: 动态精密单点定位; 观测异常; 粒子滤波; 重点采样 该论文展示了粒子滤波在动态精密单点定位中的优势，特别是在处理非高斯噪声和非线性问题上的强大能力，为未来相关领域的研究提供了理论基础和技术参考。