10.3969/j.issn.1006-9348.2013.05.025
自适应GHPF及其在组合导航中的应用
研究组合导航系统精度优化问题,针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取的问题,提出一种新的自适应GHPF算法,通过高斯-厄米特滤波来获取状态均值和协方差阵,计算自适应因子并利用自适应因子调节均值和方差,得到一种参数可调节的重要性密度函数.重要性密度函数考虑了最新量测的影响,提高了滤波精度,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题.将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航计算的精度,定位性能明显优于与扩展Kalman滤波、粒子滤波以及高斯-厄米特粒子滤波.
粒子滤波、高斯-厄米特滤波、自适应高斯-厄米特粒子滤波、组合导航
30
TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助61174193;陕西省自然科学基金资助NBYU0004
2013-07-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
108-111