本文選題：UPF + 全局采樣��； 參考：《彈箭與制導學報》2014年05期

【摘要】：針對UPF(unscented particle filter)在GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)組合導航的應(yīng)用中存在的計算量過大的問題,提出了一種基于全局采樣的RBUPF(Rao-Blackwellized unscented particle filter)算法。該算法引入Rao-Blackwellized濾波思想,降低狀態(tài)空間中非線性狀態(tài)的維度;采用全局采樣策略,對粒子集運用UKF(unscented Kalman filter)得到建議分布。仿真實驗表明:這兩方面的改進有效的降低了算法的計算量,且在保證較高估計精度的基礎(chǔ)上,減小了粒子退化發(fā)生的可能性。
[Abstract]:In order to solve the problem of excessive computation in the application of UPF(unscented particle filter-based integrated navigation in GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system, a RBUPF(Rao-Blackwellized unscented particle filter) algorithm based on global sampling is proposed. The algorithm introduces the idea of Rao-Blackwellized filtering to reduce the dimension of nonlinear state in the state space, and uses the global sampling strategy to obtain the recommended distribution for the particle set using UKF(unscented Kalman filter. Simulation results show that these two improvements can effectively reduce the computational complexity of the algorithm and reduce the possibility of particle degradation on the basis of high estimation accuracy.
【作者單位】： 電子工程學院電子制約技術(shù)安徽省重點實驗室;72671部隊;
【分類號】：TN96.2

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1885732