【摘 要】
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在全球导航卫星系统（Global navigation satellite system，GNSS）的多径信号估计过程中，针对粒子滤波（Particle Filter，PF）的退化和传统重采样的粒子衰落等问题，将遗传算法嵌入到粒子
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,广西精密导航技术与应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61561016);广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFBA118280);2014年主任基金资助项目(GXKL0614102);广西信息科学实验中心资助项目;2015年主任基金项目资助(CRKL150113);桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2016YJCX83)
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在全球导航卫星系统（Global navigation satellite system，GNSS）的多径信号估计过程中，针对粒子滤波（Particle Filter，PF）的退化和传统重采样的粒子衰落等问题，将遗传算法嵌入到粒子滤波的重采样过程中，通过模拟生物学中的进化现象，优化粒子滤波重采样方法，克服了粒子滤波的退化问题和重采样中粒子多样性衰落问题。与此同时，将信号幅度线性问题，采用卡尔曼滤波（Kalman Fiher，KF）进行处理。仿真结果表明，上述算法可以有效的修复畸变伪码相关函数，提高多径信号
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