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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。

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

1. 贝叶斯轨迹匹配

2. 卡尔曼滤波融合

3. 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​=∥