本文選題：狀態(tài)估計(jì) + 粒子濾波��； 參考：《太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：多徑干擾因具有位置上的不相關(guān)性、不確定性等特點(diǎn),不能通過(guò)差分技術(shù)來(lái)消除,成為高精度定位的主要誤差源之一。因此,估計(jì)多徑參數(shù)對(duì)抑制多徑誤差、提高導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度具有重要意義。本文將多徑估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為狀態(tài)空間模型下的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,并利用粒子濾波(PF)進(jìn)行多徑估計(jì)。同時(shí),為了克服標(biāo)準(zhǔn)PF存在粒子枯竭、導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果可能收斂到錯(cuò)誤值的問(wèn)題,提出了基于差分進(jìn)化改進(jìn)粒子濾波(DEPF)的多徑估計(jì)算法,該算法利用差分進(jìn)化(DE)算法代替PF的重采樣來(lái)產(chǎn)生新粒子,使新粒子朝著狀態(tài)真實(shí)后驗(yàn)概率密度分布的方向移動(dòng),避免了重采樣后粒子可能收斂到局部最優(yōu)值的問(wèn)題。仿真結(jié)果表明,在非高斯噪聲下與基于PF和EKF的多徑估計(jì)算法相比,本文算法具有更好的多徑估計(jì)性能。
[Abstract]:Multipath interference is one of the main error sources in high precision positioning because of its irrelevance and uncertainty, which can not be eliminated by differential technique.Therefore, it is important to estimate multipath parameters to suppress multipath error and improve positioning accuracy of navigation system.In this paper, the multipath estimation problem is transformed into the parameter estimation problem under the state space model, and the particle filter (PFF) is used to estimate the multipath.At the same time, in order to overcome the problem that particle depletion exists in standard PF and the estimation result may converge to the wrong value, a multipath estimation algorithm based on improved particle filter (DEPF) based on differential evolution is proposed.In this algorithm, the new particle is generated by replacing the resampling of PF with the differential evolution (DED) algorithm, which makes the new particle move towards the direction of the real posteriori probability density distribution of the state, and avoids the problem that the particle may converge to the local optimal value after resampling.The simulation results show that the proposed algorithm has better multipath estimation performance than that based on PF and EKF under non- noise.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助:基于統(tǒng)計(jì)信息集的非高斯系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化控制及性能評(píng)估策略研究(61503271,61603267) 山西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(20140210022-7)
【分類(lèi)號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：1751079