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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);广西科学院
摘要：本发明提出一种基于多核最大熵的GNSS自适应滤波定位方法，针对城市复杂环境设计，有效提升VT型GNSS接收机在非高斯噪声中的定位精度和鲁棒性。该方法中，首先收集并初步处理GNSS接收机的伪距和多普勒观测数据，随后初始化状态向量和协方差矩阵，进行量测噪声协方差矩阵的白化处理。核心在于应用MKMC‑KF算法，结合系统动态模型进行状态预测，并通过当前观测数据进行状态校正，实现精确的后验状态估计。MKMC‑KF算法利用核密度估计自适应确定核带宽，为不同观测值分配不同核函数，适应其分布特性。最终，利用滤波后的状态信息进行定位计算，得到接收机的精确位置和速度估计，显著增强了在多径和NLOS条件下的导航性能。
主权项：1.一种基于多核最大熵的GNSS自适应滤波定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集GNSS接收机的原始观测数据，包括伪距和多普勒观测值；S2.初始化状态向量和其协方差矩阵，为滤波过程的开始做准备；S3.对量测噪声协方差矩阵进行白化处理，将其转化为高斯噪声模型；S4.使用基于多核最大熵的卡尔曼滤波MKMC-KF算法，对接收机的状态进行逐历元的预测和更新；其中，在预测阶段，根据上一时刻的状态估计，结合描述接收机运动特性的系统动态模型，来预测当前时刻接收机可能的状态；在更新阶段，利用当前时刻的观测数据和量测噪声协方差矩阵，通过MKMC-KF算法对预测的状态进行校正，以获得更准确的后验状态估计，即滤波后的状态向量和其对应的协方差矩阵；其中，所述MKMC-KF算法中的每种多普勒观测值类型的核带宽利用核密度估计方法根据伪距和多普勒观测值的分布特性自适应地确定；其中，多核最大熵滤波器为不同多普勒观测值和伪距分配不同的核函数，以适应其分布特性；S5.使用滤波后的状态向量和协方差矩阵，进行定位算法的计算，从而得到GNSS接收机的精确位置和速度估计。
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