基于改进高斯粒子滤波的船舶非线性状态估计

发布时间：2017-08-22 03:43

  本文关键词：基于改进高斯粒子滤波的船舶非线性状态估计

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【摘要】：针对标准粒子滤波的粒子贫化问题,提出一种基于改进高斯粒子滤波(Improved Gaussian Particle Filter,IGPF)的船舶非线性状态估计器。首先基于序贯重要性采样(Sequential Important Sampling,SIS)的理论框架,给出标准粒子滤波(Particle Filter,PF)算法,然后在此基础上用高斯分布来作为重要性分布给出高斯粒子滤波(Gaussian Particle Filter,GPF),并将Unscented卡尔曼滤波用于重要性密度函数形成IGPF,应用于动力定位船的状态估计。仿真结果表明,基于IGPF的非线性状态估计器能有效避免粒子贫化、估计船舶状态,并对观测野值有一定的鲁棒性。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学自动化学院;
【关键词】： 动力定位 非线性状态估计 标准粒子滤波 IGPF CKF
【分类号】：U665.2;TN713
【正文快照】： 0引言 船舶一般都是从事特种作业,对定位要求很高,因而其定位精度和可靠性尤为重要[1]。对于船舶状态估计器来说,它的主要作用就是滤去测量值的高频噪声,将测量值分为低频和高频两部分,以便将低频信号反馈给控制器。由于根据运动学和动力学建立的船舶运动数学模型非线性,所以

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本文编号：716881