根据提供的文件内容，以下知识点可被详细说明：
1. 空间广义线性混合模型（Spatial Generalized Linear Mixed Models，简称SGLMMs）：这是一种用于建模连续空间非正态变量的统计模型。在此模型中，响应变量不仅受到可观测解释变量的影响，还受到不可观测的空间随机变量的影响。空间随机变量通常假设为平稳的高斯过程，以高斯过程作为随机效应的基础。
2. MATLAB实现参数估计：文章描述了如何在MATLAB环境下实现参数估计，特别是使用Monte Carlo EM梯度法（MCEMG算法）。这是一种迭代优化算法，它结合了蒙特卡洛（Monte Carlo）抽样和期望最大化（Expectation-Maximization，简称EM）算法来估计模型参数。
3. 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）：该算法旨在找到一组参数值，使得观测到的数据出现的概率（似然函数）最大。在空间广义线性混合模型中，通过极大似然估计方法可以求解模型参数。
4. 随机效应（Random Effects）的最小均方误估计（Minimum Mean Square Error Estimation）：这是对模型中随机效应部分参数的估计方法，旨在最小化估计的均方误差。
5. 普通克里格插值法（Ordinary Kriging Interpolation）：一种用于空间数据分析的空间插值方法，用于预测非采样点的响应变量。它考虑了数据点之间的空间自相关性，并基于最优线性无偏估计的原则来进行预测。
6. Metropolis-Hastings算法：这是一类基于马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC）方法的抽样技术，常用于求解难以直接采样的概率分布问题。尽管文件内容未详细说明Metropolis-Hastings算法在此论文中的具体应用，但其可能用于空间随机变量的模拟。
7. 半方差函数（Semivariogram）：这是一种描述空间变量空间自相关性的统计工具，用于确定两个空间点之间的观测值差异随着它们之间距离的增加是如何变化的。
8. 模拟仿真与验证：文章提到的模拟仿真用于验证所提出的模型和参数估计方法的有效性。通过模拟实验，研究者们可以评估模型参数估计的准确性以及预测结果的可靠性，并与真实数据进行对比分析。
9. 关键词分析：包括广义线性混合模型、EM梯度法、Metropolis-Hastings算法、普通克里格插值法和半方差函数等，这些关键词体现了文章研究的核心内容和方法论。
10. 文章作者简介与研究方向：文中提及的两位作者王紫虹和黄沛琛分别有统计决策与预测以及GPS导航算法的研究背景，这可能与本文的研究主题和方法有所关联。
这些知识点详细解释了文件标题和描述中提及的关键概念和研究方法。通过上述信息，我们了解了空间广义线性混合模型的应用背景、MATLAB在参数估计中的实现方法、蒙特卡洛方法与EM算法的结合、以及空间数据分析中克里格插值法的重要作用。这些内容对于理解空间统计学、数据分析以及MATLAB在科研中的应用都具有重要的指导意义。
