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摘要:
针对农业机械导航系统中常用的Kalman滤波对多传感器数据进行融合的算法不适用于非线性农用车辆导航系统的问题,该文采用粒子滤波方法进行数据融合,以获得准确的导航定位信息:该算法增加抗野值步骤,有效削弱GPS跳变引起的误差;通过对重要密度函数进行改进,引入无迹卡尔曼滤波方法(UKF),并采用不同重采样方法,有效抑制了粒子退化;增加MCMC步骤,减少了样本枯竭现象.仿真结果表明,改进后粒子滤波方法,可有效提高精度,减小导航误差,可满足农用车辆与作业机械的导航要求.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于改进粒子滤波的农用车辆导航定位方法
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 农业机械 导航 非线性模型 粒子滤波 重采样 MCMC
年,卷(期) 2011,(8) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 227-231
页数 分类号 S220.1
字数 4179字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.08.039
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张漫 中国农业大学现代精细农业系统集成教育部重点实验室 54 1163 21.0 33.0
2 刘刚 中国农业大学现代精细农业系统集成教育部重点实验室 116 2342 29.0 44.0
3 籍颖 河北农业大学信息科学与技术学院 19 165 6.0 12.0
4 刘兆祥 中国农业大学现代精细农业系统集成教育部重点实验室 11 431 9.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
农业机械
导航
非线性模型
粒子滤波
重采样
MCMC
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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