粒子群优化平方根强跟踪CKF及应用

摘要：

提出一种粒子群优化平方根强跟踪容积卡尔曼滤波算法,并将其用于水下应答器辅助航位推算组合导航系统.以强跟踪滤波器为理论框架,结合容积卡尔曼滤波器,设计了平方根强跟踪容积卡尔曼滤波器.提出一种改进的粒子群算法,将粒子两两为一对分成若干对,每进化一次后,比较两个粒子的代价函数值,代价函数值较优的粒子,搜索方向侧重于群体历史经验,代价函数较差的粒子,搜索方向侧重于自身历史经验.将改进的粒子群算法用于求取强跟踪滤波器的渐消因子.仿真结果表明在系统模型不准确的情况下所提算法依然能够有效跟踪状态变化,比传统的容积卡尔曼滤波器具有更高的滤波精度和稳定性.

关键词：粒子群、航位推算、水下应答器、强跟踪、容积卡尔曼

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51179038,51109043;黑龙江省基金资助项目E201123

在线出版日期：2015-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：828-835