基于粒子滤波的重力梯度与地形信息融合辅助导航方法

• 作者: 熊凌 田金文 马杰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 重力梯度 海底地形 卡尔曼滤波 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 85-87,110
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.02.028

摘要

基于粒子滤波(PF)的重力梯度与地形信息融合辅助导航方法充分利用了重力梯度特征与地形特征融合的优点,可提高舰艇导航系统信息的利用程度.仿真比较了基于重力梯度的扩展卡尔曼滤波、基于重力梯度的粒子滤波和重力梯度与地形多特征融合粒子滤波算法得到的位置均方根误差,分析了基于EKF的重力梯度匹配辅助导航系统的稳定性和状态能观性.仿真结果表明,提出的融合算法既能加快粒子滤波的收敛速度,又能提高粒子滤波算法的估计精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田金文	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	248	2531	25.0	36.0
2	马杰	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	54	436	12.0	19.0
3	熊凌	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	32	313	7.0	17.0