一种新的粒子滤波算法在INS/GPS组合导航系统中的应用

2010-4-24 09:04:09 2363

0 【作者】：向礼;刘雨;苏宝库; 【来源】：《控制理论与应用》2010年02期【摘要】：为改善传统粒子滤波中的样本退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样中,利用最新测量值,结合差分滤波算法产生重要性函数;在再采样中,利用高斯混合模型近似状态的后验概率密度,引入最大期望算法计算该高斯混合模型的参数,并从该新分布中采样后验粒子集,取代传统的再采样.从而通过提高重要性函数对状态后验概率密度的逼近程度来缓解样本退化问题,通过改进再采样实现过程来缓解样本枯竭问题.把新算法应用到INS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明新算法的估计性能明显优于粒子滤波【关键词】：粒子滤波;;最大期望算法;;惯导系统/全球定位;;组合导航【DOI】：CNKI:SUN:KZLY.0.2010-02-008 【正文快照】：1引言(Introduction)INS/GPS组合导航系统利用INS和GPS二者在误差传播特性上的优势互补关系,大大提高了导航系统的整体性能[1].组合导航系统在信息融合时,有两种方法:直接法和间接法[2].在直接法中,是采用导航系统的导航参数作为状态,经过滤波计算,得到导航参数的估计值;而在间全文下载 0
2010-4-24 09:04:09　　评论淘帖0 举报相关推荐 • INS惯性导航系统及 GPS／INS组合导航系统介绍 11366 • UKF滤波在MIMU GPS组合导航系统中的应用 19 • 一套基于扩展卡尔曼滤波的GNSS/INS组合导航系统算法代码 3525 • H∞滤波及其在INS CNS组合导航系统中的应用 13 • 求GPS/INS组合导航系统原始导航数据仿真，酬金200 2087 • 车载SINS/GPS组合导航系统的在线标定算法 2631 • 一种基于GoogleEarth的GPS导航系统设计 1195 • 基于GPS、INS组合导航的低动态算法研究 12 • 车载SINS GPS组合导航系统的在线标定算法 11 • 基于自适应卡尔曼滤波的GPS/INS位置组合导航 20