在如今信息化、智能化发展的大趋势下,许多行业发生着巨大的变革,工程项目也渐渐开始应用信息化智能管理,通过物联网技术,传感器技术等实现生产环节的实时监控。工程设备的定位数据作为其中重要的一环,是进行跟踪定位、设备管理、质量控制的关键。但是实际中由于GPS接收机定位过程中会受到多种干扰,导致接收机接收到的定位数据存在误差,不能准确的反映接收机的当前位置。如果直接使用接收到的定位数据,在系统中展示实时位置或者历史轨迹,会出现定位位置跳跃、轨迹波动的情况。本文着眼于通过滤波算法来解决工程设备定位数据的干扰问题,针对滤波算法的相关问题进行了研究,分别从如下几个方面展开:(1)滤波算法的研究改进。GPS定位过程中部分误差很难消除,需要从数据角度出发通过滤波来减少误差。滤波中最常用到的是卡尔曼滤波算法及其变种算法,研究几种常用滤波算法并进行推导和比较,通过仿真实验检验滤波的效果,并对比几种方法的优劣。针对滤波中常见的滤波发散问题,研究了常见的滤波发散问题的原因,最后通过引入渐消因子限制增益来解决发散。(2)状态方程、模型参数的研究。选择合适的状态模型描述状态变化是滤波的关键,从机动目标运动模型和添加道路约束条件两方面相结合来确定模型参数,并对结果进行仿真,证明其有效性。最后从二阶马尔科夫噪声、有色噪声两方面出发讨论了误差模型修正的方法。(3)定位数据的处理与滤波算法的应用。对于数据中含有粗差的问题,通过几种粗差检测的方法来检测并剔除粗差;针对滤波过程中数据中断问题,给出了结合轨迹特征通过先拟合补充数据再进行滤波的方法;对于定位设备停止运动后轨迹混乱重叠的问题,结合停留点识别方法来识别并合并轨迹数据。最后从路桥设备定位数据上应用滤波算法来验证滤波效果。最终结果表明,滤波算法能有效地提升定位数据的精度。