基于混合粒子滤波的激光惯导系统误差的补偿

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1、第４４卷第５期航空计算技术Ｖｏｌ．４４Ｎｏ．５２０１４年９月ＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＳｅｐ．２０１４基于混合粒子滤波的激光惯导系统误差的补偿赵智姝，魏东，付焱晶（海军航空兵学院，辽宁葫芦岛１２５０００）摘要：针对激光陀螺捷联惯导系统在动态尤其是高动态环境下的姿态误差显著增大的问题，提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。算法基于混合粒子的卡尔曼滤波和粒子滤波的特点，用有限的高斯模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布通过ＥＭ的算法设计实现模型的降阶，一定程度上克服了ＥＭ算法迭代的结果需要依赖初始值

2、、可能收敛到局部最大点或可能收敛到参数空间边界的缺点，从而改善了粒子携带信息的衰减问题。通过仿真与试验结合，在纯动态应用环境下的姿态与定位精度补偿效果，与传统Ｋａｌｍａｎ滤波相比，算法在保持高精度估计能力的同时，具有较强的鲁棒性，是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。关键词：激光陀螺仪；激光惯性导航装置；动态误差；粒子滤波中图分类号：Ｏ２３文献标识码：Ａ文章编号：１６７１桘６５４Ｘ（２０１４）０５桘００２６桘０５ResearchonCompensationofLRGSINBasedonImprovedMixtureParticleFilterＺＨ

3、ＡＯＺｈｉ桘ｓｈｕ，ＷＥＩＤｏｎｇ，ＦＵＹａｎ桘ｊｉｎｇ（AcademyofNavyFly，Huludao１２５０００，China）Abstract：ＡｉｍｐｒｏｖｅｄＧａｕｓｓｉａｎｍｉｘｔｕｒｅｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｔｈｅｈｉｇｈｌｙｎｏｎ桘ｌｉｎｅａｒｐａｓｓｉｖｅｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｓｙｓｔｅｍｃａｎｎｏｔａｔｔａｉｎｗｉｄｅｌｙｂｅａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｈａｔｔｈｅｌａｃｋｏｆｍｏｄｅｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ａｎ

4、ｄｃａｎｎｏｔｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｆａｕｌｔｙｃｈｅｃｋ．Ｔｈｅｕｎｉｔｅｄｆｉｌｔｅｒｗａｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ桘ｍｏｄｅｌａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｓ．Ｆｒｏｍｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔａｎａｌｙｓｉｓｗｅｋｎｏｗｔｈａｔｍｕｌｔｉｐｌｅａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｓｙｓｔｅｍｃａｎａｃｈｉｅｖｅｓｔｒｏｎｇｅｒａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙｔｈａｎｏｎｅｏｆｔｈｅｓｉｎｇｌｅｍｏｄｅｌｉｎｐｒａｃｔｉｃｅ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔ

5、ｈｍｗｈｉｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＳＰＫＦａｎｄｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ，ｕｓｅｄｌｉｍｉｔｅｄＧａｕｓｓｉａｎｍｉｘｔｕｒｅｍｏｄｅｌｔｏａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｔｈｅｐｏｓｔｅｒｉｏｒｄｅｎｓｉｔｙｏｆｓｔａｔｅｓ，ｓｙｓｔｅｍｎｏｉｓｅａｎｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｎｏｉｓｅ．ＴｈｅｎｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｕｓｅｄｔｈｅｇｒｅｅｄｙＥＭｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｏｒｄｅｒ，ｏｖｅｒｃｏｏｋｅｄｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄＥＭｔｈａｔａｓｓｕｍｅｄ

6、ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｔｈｅｍｉｘｔｕｒｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｉｓａｋｎｏｗｎａｐｒｉｏｒｉ，ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅｇｉｖｅｎｇｏｏｄｉｎｉ-ｔｉａｌｓｅｔｔｉｎｇｓ，ａｎｄｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｐａｒａｍｅｔｅｒｃａｎｂｅｒｅｓｕｌｔｅｄｆｒｏｍｓｏｍｅｌｏｃａｌｐｏｉｎｔｓ．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｃａｕｓｅｄｂｙｓａｍｐｌｉｎｇｄｅｐｌｅｔｉｏｎｗｅｒｅｌｅｓｓｅｎｅｄ．ＳＩＮｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｕｔｐｅｒｆ

7、ｏｒｍｓｔｈｅｏｎｅｂａｓｅｄｏｎＭＰＦ，ａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｉｔｉｓｍｏｒｅｓｕｉｔａｂｌｅｔｏｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｔａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．Kyewords：ｌａｓｅｒｒｉｎｇｇｙｒｏｓｃｏｐｅ；ＬＲＧＳＩＮ；ｄｙｎａｍｉｃａｔｔｉｔｕｄｅｅｒｒｏｒ；ｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ引言统扩展卡尔曼滤波（ＥＫＦ）算法因其结构简单、易于执惯性技术作为军事现代化的关键性技术，一直以行而得到广泛应用。通过泰勒序列展开，利用局部线来都深受世界各强国政府的普遍注意和重视。激光陀性化来处理非线性，因此对截断误差十分敏感。这种螺捷联

8、惯导系统以其全固态光学结构、受温度影响小、线性化方法往往会在真实后验均值和协方差中引入大［２］