ISCPF算法提升捷联惯导初始对准精度

本文主要探讨了ISCPF在捷联惯导系统初始对准中的应用，针对标准粒子滤波算法存在的一个重要挑战，即如何选择合适的重要性密度函数，提出了创新性的迭代平方根容积粒子滤波（ISCPF）算法。ISCPF通过结合高斯牛顿迭代和平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）技术，优化了粒子滤波过程中的重要性密度函数计算，有效地解决了粒子退化问题，提高了滤波的稳定性和精度。 ISCPF算法的核心思想是将高斯牛顿迭代方法引入到传统粒子滤波框架中，利用其局部拟合能力来逼近复杂的后验概率分布，从而避免了粒子退化带来的滤波性能下降。在实际应用中，特别是在大方位失准角的初始对准过程中，ISCPF显示出显著的优势。仿真结果显示，当用于航向失准角的估计时，ISCPF能够达到2.21'的高精度，明显优于标准粒子滤波（PF）算法和传统的容积粒子滤波算法（CPF）。 关键词包括捷联惯导系统、初始对准、粒子滤波、平方根容积卡尔曼滤波以及高斯牛顿迭代，这些关键词突出了研究的核心技术与应用场景。ISCPF的提出，不仅改进了惯导系统的导航精度，而且对粒子滤波理论的发展具有重要意义，尤其是在处理复杂动态环境下的导航问题时，ISCPF算法展示了其潜在的实际价值。 该研究发表于《华中科技大学学报(自然科学版)》2014年第6期，作者孙枫和迟凤阳来自哈尔滨工程大学自动化学院，他们的工作为惯导系统的精确初始化提供了一种有效且高效的方法，对于提高导航设备的性能和可靠性具有积极的推动作用。此外，文章还遵循了严格的学术规范，引用了DOI号10.13245/j.hust.140622，便于读者追踪和引用。