"SINS/GPS组合导航中的改进粒子滤波算法及硬件实现研究"

本文研究了用于SINS/GPS组合导航的粒子滤波算法及其硬件实现。粒子滤波是一种基于蒙特卡洛技术的递推贝叶斯滤波方法，能够适用于任意非线性或非高斯噪声模型的系统，尤其在模型非线性强、噪声复杂的情况下表现出优势。随着计算机技术的发展和成本的降低，粒子滤波在各个领域有了广泛的应用和发展，并成为研究非线性、非高斯动态系统最优估计问题的有效方法。 然而，粒子滤波也存在一些固有的缺陷，例如粒子退化、粒子贫化以及计算量巨大等问题。因此，在SINS/GPS组合导航系统中，由于存在许多非线性方程和复杂的噪声，传统的卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波方法并不适用。为了解决这个问题，本文提出了一种改进的粒子滤波算法，并进行了硬件实现。 本文通过基于第三章提出的捷联惯导系统的非线性误差模型，对粒子滤波算法进行了改进。通过时序分析和仿真，证明了改进后的算法能够满足实时性的计算要求，并能够适用于粒子滤波的实际应用。 本文的主要工作包括以下几个方面： 1. 分析了粒子滤波的原理和特点，以及在SINS/GPS组合导航系统中的应用优势。 2. 提出了一种改进的粒子滤波算法，并详细描述了其数学模型和计算流程。 3. 设计了该改进算法的硬件实现方案，包括硬件平台的选择、传感器的配置和数据处理流程的设计。 4. 进行了时序分析和仿真实验，验证了改进算法在实时计算要求下的性能表现。 5. 对比了改进算法与传统卡尔曼滤波方法在SINS/GPS组合导航系统中的应用效果，证明了改进算法的优势。 6. 对改进算法的硬件实现进行了总结和展望，提出了进一步优化和改进的方向。 综上所述，本文研究了用于SINS/GPS组合导航的粒子滤波算法及其硬件实现。通过改进算法的数学模型和硬件设计，实现了粒子滤波在实时计算要求下的应用，并证明了其优势。本文的研究成果对于进一步提升组合导航系统的性能和精度具有重要意义，也为相关领域的理论研究和实际应用提供了参考。