粒子滤波算法在GPS/DR组合导航中的应用

• 作者: 周宁 宫轶松 归庆明 李保利
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粒子滤波 渐消滤波 遗忘因子 扩展Kalman滤波 无迹Kalman滤波 GPS/航位推算
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 27-30
• 页数: 4页
• 分类号: P207
• 字数: 3444字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2010.01.007

摘要

针对建议分布函数的选择问题,系统地分析比较了改进的粒子滤波算法.在此基础上提出了一种新的粒子滤波算法--自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法.该方法用渐消扩展Kalman滤波产生建议分布函数,由于参数的可在线调节性,使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性.与用转移先验、扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、迭代扩展Kalman滤波以及无迹Kalman滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度.通过对GPS与航位推算(DR)组合导航系统GPS/DR的试验,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李保利	信息工程大学测绘学院	9	76	4.0	8.0
2	归庆明	信息工程大学理学院	60	492	12.0	19.0
3	宫轶松	信息工程大学测绘学院	8	72	4.0	8.0
4	周宁	河南大学计算机与信息工程学院	7	102	4.0	7.0