摘要：針對在強非線性條件下擴展卡爾曼濾波 RAIM算法(EKF-RAIM)性能下降的問題,本文提出了一種基于高斯粒子濾波的 RAIM算法(GPF-RAIM)。GPF-RAIM采用高斯粒子進行非線性狀態(tài)近似估計,在遞推時按高斯分布重新生成新的粒子集合,能夠解決粒子的退化問題,不需要進行重采樣步驟,保持了粒子的多樣性。仿真結果表明,GPF-RAIM能夠有效的檢測偽距跳變,相較于 EKF-RAIM方法,可以獲得更小的狀態(tài)估計誤差,提高檢測性能。