均匀重采样粒子滤波在SINS初始对准中的高效应用

"裴福俊、孙新莓、刘红云和崔平远在2008年的《北京工业大学学报》上发表的文章‘均匀重采样粒子滤波器在SINS初始对准中的应用’探讨了如何解决标准粒子滤波算法在捷联惯性导航系统初始对准中的样本贫化问题。他们提出了一种结合均匀重采样的方法，旨在保持算法的逼近精度同时增强粒子的多样性。通过对捷联惯性导航系统的仿真，证明了在初始方位失准角为10°的情况下，采用均匀重采样的粒子滤波算法能够提高对准精度和稳定性。" 本文关注的是粒子滤波技术在非线性滤波问题中的应用，特别是对于捷联惯性导航系统（ Strapdown Inertial Navigation System，SINS）的初始对准。捷联惯性导航系统在初始状态存在较大的方位失准角时，传统的线性化方法如扩展卡尔曼滤波（EKF）可能会导致误差积累，无法有效地处理非线性问题。 粒子滤波算法作为一种非参数化的贝叶斯方法，能有效地处理非线性和非高斯噪声，但其主要挑战在于样本贫化，即随着时间推移，粒子多样性减少，可能导致滤波性能下降。文章作者提出了在随机重采样过程中加入均匀采样的策略，以克服这个问题。这种方法能够在保持粒子滤波算法精度的同时，通过保留被抛弃粒子的分布范围来增加粒子多样性，从而提高了滤波效果。 仿真研究表明，当初始方位失准角为10°时，采用均匀重采样粒子滤波算法相较于标准粒子滤波算法，不仅提高了对准精度，还增强了初始对准的稳定性。这表明该方法对于处理捷联惯性导航系统初始对准问题具有显著的优势，尤其是在应对非线性挑战时。 尽管粒子滤波算法有其优势，如精度接近最优、数值稳健，但原有的重采样策略可能会导致计算复杂度增加和滤波器发散的风险。而文中提出的均匀重采样策略试图在保持算法效率的同时，解决这些问题，为实际应用提供了更优的选择。 这篇论文提供了一个创新的解决方案，即在粒子滤波算法中引入均匀重采样，以优化捷联惯性导航系统的初始对准过程，这对于非线性系统的滤波理论和技术发展具有重要意义。