發(fā)布時間：2017-08-22 03:43

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)高斯粒子濾波的船舶非線性狀態(tài)估計(jì)

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【摘要】：針對標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波的粒子貧化問題,提出一種基于改進(jìn)高斯粒子濾波(Improved Gaussian Particle Filter,IGPF)的船舶非線性狀態(tài)估計(jì)器。首先基于序貫重要性采樣(Sequential Important Sampling,SIS)的理論框架,給出標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波(Particle Filter,PF)算法,然后在此基礎(chǔ)上用高斯分布來作為重要性分布給出高斯粒子濾波(Gaussian Particle Filter,GPF),并將Unscented卡爾曼濾波用于重要性密度函數(shù)形成IGPF,應(yīng)用于動力定位船的狀態(tài)估計(jì)。仿真結(jié)果表明,基于IGPF的非線性狀態(tài)估計(jì)器能有效避免粒子貧化、估計(jì)船舶狀態(tài),并對觀測野值有一定的魯棒性。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 動力定位 非線性狀態(tài)估計(jì) 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波 IGPF CKF
【分類號】：U665.2;TN713
【正文快照】： 0引言 船舶一般都是從事特種作業(yè),對定位要求很高,因而其定位精度和可靠性尤為重要[1]。對于船舶狀態(tài)估計(jì)器來說,它的主要作用就是濾去測量值的高頻噪聲,將測量值分為低頻和高頻兩部分,以便將低頻信號反饋給控制器。由于根據(jù)運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)建立的船舶運(yùn)動數(shù)學(xué)模型非線性,所以

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1 甘紹敏;王金國;劉紅力;閔振東;陳必勝;;淺析標(biāo)準(zhǔn)粒子發(fā)生裝置[J];機(jī)械工程師;2010年07期

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本文編號：716881