%0 Journal Article
%T 基于高斯和近似的扩展切片高斯混合滤波器及其在多径估计中的应用
%A 陈杰
%A 程兰
%A 甘明刚
%J 自动化学报
%P 1-10
%D 2013
%R 10.3724/SP.J.1004.2013.00001
%X ？全球卫星导航系统(Globalnavigationsatellitesystem,GNSS)信号的多径估计问题实际上是条件线性状态空间模型下的状态估计问题.根据高斯和理论提出了适用于非高斯噪声环境的扩展切片高斯混合滤波(ExtensionofslicedGaussianmixturefilter,ESGMF)算法.该算法将非高斯噪声的状态概率密度函数(Probabilitydensityfunction,PDF)表示为高斯和的形式,将ESGMF通过一组并行的切片高斯混合滤波器(SlicedGaussianmixturefilter,SGMF)来实现.同时,在ESGMF算法中利用粒子滤波(Particlefilter,PF)中重采样的思想对成指数增加的状态预测PDF的高斯混合个体进行约简,以提高贝叶斯推理的效率.该算法可以获得非高斯噪声下状态PDF的迭代解析表达式.最后,将ESGMF应用于GPS多径参数估计,仿真结果表明,ESGMF算法的估计精度优于基于PF和扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanfilter,EKF)的算法.
%K 非高斯噪声
%K 高斯和
%K 概率密度函数
%K 切片高斯混合滤波器
%K 多径估计
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract17811.shtml