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迭代容积粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用
被引量：
1
1
作者
迟凤阳
孙枫
徐博
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013年第7期136-140,共5页
在大方位失准角误差的条件下,捷联惯导系统(SINS)初始对准误差模型是非线性的,可以采用粒子滤波(PF)方法进行处理。针对标准PF算法中存在的重要性密度函数难以选取的问题,提出了一种新的迭代容积粒子滤波(ICPF)算法。将Gauss-Newton迭...
在大方位失准角误差的条件下,捷联惯导系统(SINS)初始对准误差模型是非线性的,可以采用粒子滤波(PF)方法进行处理。针对标准PF算法中存在的重要性密度函数难以选取的问题,提出了一种新的迭代容积粒子滤波(ICPF)算法。将Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波(CKF)算法相结合,得到迭代CKF(ICKF)算法。该算法利用最新量测信息改进迭代过程中产生的新息方差和协方差,可获得较高的估计精度。由ICKF算法获得粒子滤波算法的重要性密度函数,有效地抑制了粒子退化现象。SINS大方位失准角初始对准的仿真结果和实验结果表明:该算法的滤波精度高于标准PF算法和容积PF(CPF)算法,是一种非常有效的非线性滤波算法。
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关键词
初始对准
粒子滤波
Gauss-
newton
迭代
迭代容积粒子滤波
容积卡尔曼滤波
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职称材料
题名
迭代容积粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用
被引量：
1
1
作者
迟凤阳
孙枫
徐博
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013年第7期136-140,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61203225)
国家博士后基金资助项目(2012M510083)
文摘
在大方位失准角误差的条件下,捷联惯导系统(SINS)初始对准误差模型是非线性的,可以采用粒子滤波(PF)方法进行处理。针对标准PF算法中存在的重要性密度函数难以选取的问题,提出了一种新的迭代容积粒子滤波(ICPF)算法。将Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波(CKF)算法相结合,得到迭代CKF(ICKF)算法。该算法利用最新量测信息改进迭代过程中产生的新息方差和协方差,可获得较高的估计精度。由ICKF算法获得粒子滤波算法的重要性密度函数,有效地抑制了粒子退化现象。SINS大方位失准角初始对准的仿真结果和实验结果表明:该算法的滤波精度高于标准PF算法和容积PF(CPF)算法,是一种非常有效的非线性滤波算法。
关键词
初始对准
粒子滤波
Gauss-
newton
迭代
迭代容积粒子滤波
容积卡尔曼滤波
Keywords
initial
alignment
particle
filtering（PF）
ganss
-
newton
iteration
iter
ated
cubature
particle
filtering
（1CPF）
cubature
Kalman
filtering（CKF）
分类号
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
迭代容积粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用
迟凤阳
孙枫
徐博
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013
1
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职称材料
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