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首页> 外文期刊>International journal of mobile computing and multimedia communications >GNSS Positioning Enhancement Based on NLOS Multipath Biases Estimation Using Gaussian Mixture Noise
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GNSS Positioning Enhancement Based on NLOS Multipath Biases Estimation Using Gaussian Mixture Noise

机译：基于高斯混合噪声的NLOS多径偏差估计的GNSS定位增强

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pGlobal navigation satellite systems (GNSS) have been widely used in many applications where positioning plays an important role. However, the performances of these applications can be degraded in urban canyons, due to Non-Line-Of-Sight (NLOS) and Multipath interference affecting GNSS signals. In order to ensure high accuracy positioning, this article proposes to model the NLOS and Multipath biases by Gaussian Mixture noise using Expectation Maximization (EM) algorithm. In this context, an approach to estimate the Multipath and NLOS biases for real time positioning is presented and statistical tests for searching the probability distribution of NLOS and Multipath biases are illustrated. Furthermore, a hybrid approach based on PF (Particle Filter) and EM algorithm for estimating user position in hard environment is presented. Using real GPS (Global Positioning System) signal, the efficiency of the proposed approach is shown, and a significant improvement of the positioning accuracy over the simple PF estimation is obtained./p
机译：>全球导航卫星系统（GNSS）已广泛用于定位起着重要作用的许多应用中。但是，由于视线（NLOS）和多路径干扰会影响GNSS信号，因此在城市峡谷中这些应用程序的性能可能会下降。为了确保高精度定位，本文建议使用期望最大化（EM）算法通过高斯混合噪声对NLOS和多径偏置进行建模。在这种情况下，提出了一种估计用于实时定位的多径和NLOS偏差的方法，并说明了用于搜索NLOS和多径偏差的概率分布的统计测试。此外，提出了一种基于PF（粒子滤波器）和EM算法的混合方法，用于估计硬环境中的用户位置。利用真实的GPS信号显示了该方法的有效性，与简单的PF估计相比，定位精度有了明显的提高。

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