基于全局采样的RBUPF及其在组合导航中的应用

发布时间：2018-05-14 01:30

  本文选题：UPF + 全局采样　； 参考：《弹箭与制导学报》2014年05期

【摘要】：针对UPF(unscented particle filter)在GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)组合导航的应用中存在的计算量过大的问题,提出了一种基于全局采样的RBUPF(Rao-Blackwellized unscented particle filter)算法。该算法引入Rao-Blackwellized滤波思想,降低状态空间中非线性状态的维度;采用全局采样策略,对粒子集运用UKF(unscented Kalman filter)得到建议分布。仿真实验表明:这两方面的改进有效的降低了算法的计算量,且在保证较高估计精度的基础上,减小了粒子退化发生的可能性。
[Abstract]:In order to solve the problem of excessive computation in the application of UPF(unscented particle filter-based integrated navigation in GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system, a RBUPF(Rao-Blackwellized unscented particle filter) algorithm based on global sampling is proposed. The algorithm introduces the idea of Rao-Blackwellized filtering to reduce the dimension of nonlinear state in the state space, and uses the global sampling strategy to obtain the recommended distribution for the particle set using UKF(unscented Kalman filter. Simulation results show that these two improvements can effectively reduce the computational complexity of the algorithm and reduce the possibility of particle degradation on the basis of high estimation accuracy.
【作者单位】： 电子工程学院电子制约技术安徽省重点实验室;72671部队;
【分类号】：TN96.2

【参考文献】

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【共引文献】

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