摘要
随着智能手机和可穿戴设备的普及，位置服务需求日益增长，对定位精度也提出了更高要求。
GPS作为一种全球卫星导航系统，可提供全天候、高精度的三维定位信息，但其信号易受遮挡影响，尤其在城市峡谷、室内等环境下，定位精度下降甚至无法定位。
气压高度传感器作为一种低成本、易于集成的传感器，可以提供相对准确的高度信息，弥补GPS的不足。
因此，GPS/气压高度数据融合成为提高定位精度的一种有效途径。
本文首先介绍了GPS和气压高度测量原理，分析了各自的误差来源。
然后，概述了数据融合的基本概念和常用算法，包括卡尔曼滤波、神经网络等。
在此基础上，重点阐述了基于卡尔曼滤波和神经网络的GPS/气压高度数据融合算法，包括模型建立、算法实现步骤等。
最后，通过实验验证了不同融合算法的性能，并对结果进行了分析比较。
关键词：GPS；气压高度；数据融合；卡尔曼滤波；神经网络
随着移动互联网和物联网技术的快速发展，位置服务已渗透到人们生活的方方面面，如导航、追踪、社交等。
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