粒子濾波廣泛應(yīng)用于水下物理場輔助導(dǎo)航中。針對傳統(tǒng)粒子濾波算法中粒子退化的缺陷,提出了一種改進(jìn)粒子濾波算法。該算法在濾波中對導(dǎo)航定位誤差和地形量測誤差進(jìn)行實時估計,并根據(jù)估計結(jié)果對每一次粒子重采樣策略進(jìn)行調(diào)整,使新生粒子在定位誤差區(qū)域中隨機(jī)分布的同時,能向載體所處位置概率密度大的區(qū)域相對聚集。使用該算法進(jìn)行水下地形匹配慣性導(dǎo)航的仿真中,相較于傳統(tǒng)濾波方法能在保證定位誤差快速減小的同時,避免由于粒子退化造成的濾波發(fā)散,并有效提高了最終濾波精度。通過該方法,長時間使用純慣導(dǎo)系統(tǒng)導(dǎo)航所積累的定位誤差在500 s內(nèi)由900 m下降到50 m內(nèi)。在未來水下多物理場輔助導(dǎo)航領(lǐng)域?qū)⒕哂袕V泛應(yīng)用前景。 

【文章來源】：光學(xué)與光電技術(shù). 2020,18(02)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

理想粒子重采樣分布與粒子退化

粒子重采樣是在高權(quán)重粒子周圍一定范圍內(nèi)，隨機(jī)生成粒子。重采樣的范圍決定了粒子濾波的性能。在傳統(tǒng)粒子濾波（PF）算法中，重采樣半徑取一常值，且在整個地形匹配過程中保持不變，最終造成粒子退化。而改進(jìn)后的智能重采樣粒子濾波算法，在整個濾波過程中將通過對濾波效果的估計不斷更新新生粒子重采樣范圍。以水下地形輔助導(dǎo)航為例，其采用的IRPF算法中重采樣環(huán)節(jié)流程如圖2所示。在一次濾波過程中，通過量測誤差與濾波前定位誤差估計濾波后定位誤差，從而決定重采樣半徑。具體過程如下：

從圖3中可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)PF算法能使匹配導(dǎo)航結(jié)果快速向載體真實位置收斂，但當(dāng)?shù)匦芜m配性下降時易造成濾波發(fā)散。如圖3(a）中所示，當(dāng)載體實際航跡與地形等高線趨勢相近時，造成各點提取的地形高度接近，加快了粒子退化，最終導(dǎo)致濾波發(fā)散。圖3(b)RRPF算法地形匹配結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)高斯和粒子濾波的海底地形輔助導(dǎo)航[J]. 程向紅,范時秒.  中國慣性技術(shù)學(xué)報. 2019(02)
[2]飛行器飛行目標(biāo)定位組合導(dǎo)航精度預(yù)測仿真[J]. 向俊霖,郭承軍.  計算機(jī)仿真. 2019(03)
[3]改進(jìn)的粒子濾波算法在船用組合導(dǎo)航中的應(yīng)用[J]. 江健,李偉峰,姚健,史國友.  上海海事大學(xué)學(xué)報. 2018(02)
[4]改進(jìn)粒子濾波算法及其在GPS/SINS組合導(dǎo)航中的應(yīng)用[J]. 王林,林雪原,孫煒瑋,王萌.  海軍航空工程學(xué)院學(xué)報. 2016(01)

博士論文
[1]多傳感器條件下的AUV海底地形匹配導(dǎo)航研究[D]. 陳鵬云.哈爾濱工程大學(xué) 2016

碩士論文
[1]水下SINS/TAN組合導(dǎo)航系統(tǒng)的地形適配性研究[D]. 周月華.東南大學(xué) 2018
[2]AUV水下地形匹配導(dǎo)航的路徑規(guī)劃方法[D]. 沈鵬.哈爾濱工程大學(xué) 2016



本文編號：3454391