基于粒子滤波和滑动平均扩展Kalman滤波的多径估计算法

摘要：

多径干扰是高精度定位的主要误差源,估计多径参数对消除多径误差,提高导航系统定位精度具有重要意义.针对扩展Kalman滤波(EKF)在进行多径参数估计时,存在对初值敏感,估计结果在真值附近具有较大波动的缺点,该文提出一种基于粒子滤波(PF)和滑动平均EKF的多径估计算法.该算法首先利用PF得到多径参数的粗略估计值,并将该值作为EKF的初始估计值,以克服EKF对初值敏感的问题.接着对EKF的估计结果进行滑动平均,并将平均后的滤波结果作为多径参数的估计结果.仿真结果表明,改进后的多径估计算法可有效降低估计结果的波动幅度,同时解决了EKF对初值敏感的问题.

关键词：参数估计、粒子滤波、扩展Kalman滤波、多径干扰

所属期刊栏目：39

分类号：TN966;TP273.1

资助基金：国家自然科学基金61503271,61603267;山西省自然科学基金20140210022-7;复杂系统智能控制与决策国家重点实验室开放基金900101-03910353The National Natural Science Foundation of China61503271,61603267;The Natural Science Foundation of Shanxi Province20140210022-7;The Open Foundation of Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems900101-03910353

在线出版日期：2017-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：709-716