基于贝叶斯概率的三维轨迹匹配方法，并通过卡尔曼滤波将GNSS观测与轨迹匹配结果进行最优融合，以提高定位精度。
文章目录
- 运行结果
- MATLAB源代码
- 程序介绍
- 算法概述
- 算法框架
- 算法特点
- 适用场景
- 参数调节指南
- 理论基础
运行结果
预定的多条轨迹图：
各方法估计的轨迹图像；
各方法估计的轨迹误差：
各方法估计的轨迹误差CDF图像（越靠近左上角表示误差越小）：
命令行窗口输出：
MATLAB源代码
部分代码如下：
%% 三维空间中的目标，已知其带误差的轨迹、若干条可能的真实轨迹【三维】，用于实时判断对应的轨迹，并定位、滤波% 作者：matlabfilter（微信同号），接定位与导航、滤波相关的matlab代码定制% 2026-01-10/Ver1clear;clc;close all;rng(0);%% == 构造若干真实轨迹（三维示例）==num_tracks=6;% 轨迹总数量t=[0.1:0.1:100]';traj_set=cell(num_tracks,1);% 存储（定义）各个轨迹的单元格数组fori=1:num_tracks% 随机生成不同形状的三维轨迹x=t;y=(2*randn+2)*sin(0.1*t+0.01*i)+i*0.1;z=(1.5*randn+1)*cos(0.08*t+0.02*i)+i*0.15;% 新增Z轴traj_set{i}=[x,y,z];end程序介绍
算法概述
本算法实现了基于贝叶斯概率的三维轨迹匹配方法，并通过卡尔曼滤波将GNSS观测与轨迹匹配结果进行最优融合，以提高定位精度。
算法框架
贝叶斯轨迹匹配
卡尔曼滤波融合
性能评估
三维欧氏距离误差：
e k = ∥ p ^ k − p true , k ∥ = ( x k − x true , k ) 2 + ( y k − y true , k ) 2 + ( z k − z true , k ) 2 e_k = \|\hat{\mathbf{p}}_k - \mathbf{p}_{\text{true},k}\| = \sqrt{(x_k - x_{\text{true},k})^2 + (y_k - y_{\text{true},k})^2 + (z_k - z_{\text{true},k})^2}ek=∥
