發(fā)布時(shí)間：2018-06-18 03:51

  本文選題：捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng) + 初始對(duì)準(zhǔn)��； 參考：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年06期

【摘要】：針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法中存在的重要性密度函數(shù)難以選取的問(wèn)題,提出了一種新的迭代平方根容積粒子濾波(ISCPF)算法.將高斯-牛頓迭代和平方根容積卡爾曼濾波(SCKF)算法相結(jié)合,得到迭代平方根容積卡爾曼濾波(ISCKF)算法.利用ISCKF算法獲得粒子濾波算法的重要性密度函數(shù),有效抑制了粒子退化現(xiàn)象.捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)大方位失準(zhǔn)角初始對(duì)準(zhǔn)的仿真結(jié)果表明:該算法對(duì)航向失準(zhǔn)角的估計(jì)精度可以達(dá)到2.21′,相比于標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波(PF)算法和容積粒子濾波算法(CPF)具有更高的估計(jì)精度.
[Abstract]:A new iterative square-root volumetric particle filter (ISCPF) algorithm is proposed to solve the problem that the importance density function is difficult to select in the standard particle filter algorithm. By combining the Gao Si Newton iteration with the square root volume Kalman filter (SCKF) algorithm, the iterative square root volume Kalman filter (ISCKF) algorithm is obtained. The importance density function of particle filter algorithm is obtained by using ISCKF algorithm, which effectively restrains the phenomenon of particle degradation. The simulation results of the large azimuth misalignment of sins show that the accuracy of the proposed algorithm for the estimation of the heading misalignment can reach 2.21, which is higher than that of the standard particle filter (PF) algorithm and the volumetric particle filter algorithm (CPF).
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61203225) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012M510083)
【分類號(hào)】：TN966

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2033935