【MATLAB例程】GNSS高精度定位滤波的例程分享，使用维纳滤波+多频段加权融合，抗多径、延迟等带来的误差-优快云博客

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基于维纳滤波的GNSS多频信号处理方法，以BDS为例，用于提高定位精度。通过多频信号（B1L和B3L频段），结合电离层延迟的影响。维纳滤波+加权融合的方式，进一步提升定位精度。带性能评估和可视化
原创程序，禁止翻卖

文章目录

程序简介
运行结果
MATLAB源代码

程序简介

代码的核心功能：

参数设置

设定了GNSS的频率（ $B 1 L$ 和 $B 3 L$ 频段），仿真参数（如采样间隔、总时长等）以及真实轨迹的生成（通过正弦和余弦函数模拟了三维位置变化）。

含噪声的GNSS观测值生成

模拟了含有噪声的GNSS观测值，其中噪声包括伪距测量噪声和电离层延迟噪声。
对B1L和B3L频段，分别生成了噪声信号并通过频率相关的电离层延迟来调整观测值。

维纳滤波器设计

使用自相关函数来估计信号和噪声的功率谱密度。
通过对B1L和B3L频段信号的自相关计算，得到了噪声功率，并设计了维纳滤波器的频域传递函数H(f)

维纳滤波的应用

对B1L和B3L频段的观测信号分别应用了维纳滤波器。在频域中对观测信号进行傅里叶变换后，使用维纳滤波器的传递函数滤波，再通过反变换得到滤波后的信号。

双频信号加权融合

通过加权融合的方式结合了B1L和B3L频段的滤波结果。加权系数基于噪声的方差计算，可提高位置估计的精度。

性能评估

计算了不同滤波阶段的均方根误差（ $RMSE$ ），并比较了原始观测值、维纳滤波后的单频信号和双频加权融合的效果。
输出了每种方法的误差改善百分比，显示了双频加权融合在提高定位精度方面的优势。

运行结果

滤波前后的轨迹对比：
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XYZ三轴位置曲线：

误差：

MATLAB源代码

部分代码如下：

% 多频GNSS系统维纳滤波位置估计
% 模拟BDS B1L/B3L双频信号处理
% 作者:matlabfilter（V同号，可接代码定制、讲解与调试）
% 2025-12-21/Ver1
% 2025-12-21/Ver2：首尾误差较大，仅保留中间信号


clear; clc; close all;
rng(0);
%% 参数设置
% GNSS频率设置
f_B1L = 1561.098e6;  % B1L频率 (Hz)
f_3L = 1268.520e6;  % B3L频率 (Hz)

% 仿真参数
dt = 0.1;          % 采样间隔 (s)
T = 1000;           % 总时长 (s)
t = dt:dt:T;        % 时间向量
N = length(t);     % 采样点数

% 真实轨迹 (3D位置)
true_pos = zeros(3, N);
true_pos(1,:) = 100 + 5*sin(2*pi*0.01*t);  % X坐标 (m)
true_pos(2,:) = 200 + 5*cos(2*pi*0.01*t);  % Y坐标 (m)
true_pos(3,:) = 50 + 2*sin(2*pi*0.02*t);   % Z坐标 (m)

%% 生成含噪声的GNSS观测值
% 噪声参数
sigma_B1L = 1.0;    % B1L伪距测量噪声标准差 (m)
sigma_B3L = 1.5;    % B3L伪距测量噪声标准差 (m)
sigma_iono_B1L = 0.2;  % B1L电离层延迟标准差 (m)
sigma_iono_B3L = sigma_iono_B1L * (f_B1L/f_3L)^2;  % B3L电离层延迟

% 生成观测噪声
noise_B1L = sigma_B1L * randn(3, N);
noise_B3L = sigma_B3L * randn(3, N);

% 模拟电离层延迟 (频率相关)
iono_delay = sigma_iono_B1L * randn(1, N);
iono_B1L = repmat(iono_delay, 3, 1);
iono_B3L = (f_B1L/f_3L)^2 * repmat(iono_delay, 3, 1);

% 含噪声的观测值
obs_B1L = true_pos + noise_B1L + iono_B1L;
obs_B3L = true_pos + noise_B3L + iono_B3L;