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1、一种新的粒子滤波算法在INS_GPS组合导航系统中的应用_向礼第27卷第2期2010年2月文章编号:1000?8152(2010)02?0159?05控制理论与应用ControlTheory&ApplicationsVol.27No.2Feb.2010一种新的粒子滤波算法在INS/GPS组合导航系统中的应用向礼,刘雨,苏宝库(哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨150001)摘要:为改善传统粒子滤波中的样本退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样中,利用最新测量值,结合差分滤波算法产生重要性函
2、数;在再采样中,利用高斯混合模型近似状态的后验概率密度,引入最大期望算法计算该高斯混合模型的参数,并从该新分布中采样后验粒子集,取代传统的再采样.从而通过提高重要性函数对状态后验概率密度的逼近程度来缓解样本退化问题,通过改进再采样实现过程来缓解样本枯竭问题.把新算法应用到INS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明新算法的估计性能明显优于粒子滤波.关键词:粒子滤波;最大期望算法;惯导系统/全球定位;组合导航中图分类号:TN713文献标识码:A————————————————————————————————————————
3、———————Improvedparticle?lteralgorithmforINS/GPSintegratednavigationsystemXIANGLi,LIUYu,SUBao-ku(SchoolofAstronautic,HarbinInstituteofTechnology,HarbinHeilongjiang150001,China)Abstract:Todealwiththeproblem“sampledegeneration”and“sampleimpoverishment”intraditional
4、particle?l-ter(PF),anewparticle?lteralgorithmispresented.Intheimportancesampling,thisnew?lterusesthedifference?lterandthelatestobservedmeasurementstogeneratetheimportance-density.Intheresamplingstep,itmakesuseoftheposteriordensityoftheapproximatestatesintheGauss
5、ianmixturemodelandemploystheexpectation-maximization(EM)algorithmtocalculatetheparametersoftheGaussianmixturemodel;andthen,itsamplestheposteriorparticlesetsfromthenewdis-tributiontoreplacethetraditionalresamplingstep.Theeffectsofthe“sampledegeneration”andthe“sam
6、pleimpover-ishment”arereduced.Simulationresultsoftheapplicationtoinertialnavigationsystem/globalpositionsystem(INS/GPS)integratednavigationsystemshowthattheestimationperformanceofproposedalgorithmissuperiortothatofthetradi-tionalparticle?lteralgorithm.Keywords:p
7、article?lter;expectation-maximizationalgorithm;INS/GPS;inte———————————————————————————————————————————————gratednavigation1引言(Introduction)INS/GPS组合导航系统利用INS和GPS二者在误差传播特性上的优势互补关系,大大提高了导航系统的整体性能[1].组合导航系统在信息融合时,有两种方法:直接法和间接法[2].在直接法中,是采用导航系统的导航参数作为状态,经过滤波计算,得到导航参
8、数的估计值;而在间接法中,是采用导航子系统输出参数的误差量作为状态,经过滤波计算,获得各导航参数误差量的估计值.在实际应用中,直接法的状态方程是非线性的,一般是对非线性方程进行线性化,采用扩展卡尔滤波来处理,给滤波器的设计带来了一定的困难,估计精度也不高.因此,在INS/GPS组合导航系统中,目前一般都采用间接收稿日期:2009?