迭代容积粒子滤波算法提高SINS初始对准精度
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更新于2024-08-27
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"迭代容积粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用"
本文主要探讨了在捷联惯导系统( Strapdown Inertial Navigation System,SINS)初始对准过程中,如何解决大方位失准角误差导致的非线性问题。在大失准角条件下,传统的线性误差模型不再适用,因此需要采用非线性滤波方法来提高对准精度。文章重点介绍了迭代容积粒子滤波(Iterative Cubature Particle Filter,ICPF)算法的应用,这是一种针对标准粒子滤波(Particle Filter,PF)算法的重要密度函数选取问题而提出的改进方法。
首先,文章指出了标准粒子滤波算法存在的问题,即其重要性密度函数的选取往往较为困难,这可能导致粒子退化,即粒子多样性丧失,从而降低滤波效果。为了解决这一问题,作者提出了结合高斯-牛顿迭代(Gauss-Newton Iteration)和容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的迭代容积卡尔曼滤波(Iterative CKF,ICKF)算法。ICKF算法能够利用最新的测量信息动态调整新息方差和协方差,从而提高估计精度。
接着,文章阐述了ICKF算法如何应用于粒子滤波中,通过ICKF得到的粒子分布作为重要性密度函数,可以有效抑制粒子退化现象,保持粒子的多样性,提高滤波过程的效率和准确性。这种结合使得ICPF算法在处理SINS初始对准的非线性问题时,表现出了优于标准PF算法和容积PF(CPF)算法的滤波性能。
通过SINS的大方位失准角初始对准的仿真和实验,验证了ICPF算法的有效性和优越性。仿真和实验结果均表明,ICPF算法的滤波精度更高,是解决此类非线性问题的一种高效方法。
关键词涵盖了初始对准、粒子滤波、高斯-牛顿迭代、迭代容积粒子滤波以及容积卡尔曼滤波等核心概念。该研究对于提高SINS在复杂环境下的初始对准精度具有重要意义,对于惯性导航系统的实际应用提供了理论和技术支持。
中图分类号V249表示的是航天、航空的导航与制导技术,文献标识码A则表明这是一篇原创性的科研论文。文章编号1000—9787(2013)07—0136—05是该论文在《传感器与微系统》杂志上的具体标识,便于后续引用和检索。
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