飞行器飞行目标定位组合导航精度预测仿真

• 作者: 向俊霖 郭承军
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滤波 粒子滤波 支持向量机 状态估计 组合导航
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 航空航天领域仿真
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: P228.4
• 字数: 3919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2019.03.011

摘要

在飞行器飞行目标定位组合导航系统中,高精度滤波算法对飞行器目标定位导航解算起着至关重要的作用.为了提高飞行器组合导航系统滤波算法的精度,针对粒子滤波(PF)算法中的粒子退化问题,提出了支持向量机(SVM)和容积卡尔曼滤波(CKF)辅助粒子滤波的SVM-CPF算法.算法通过采用CKF来生成粒子滤波的重要性密度函数,并利用SVM重采样获得多样性的粒子,使滤波性能明显改善,提高飞行器飞行目标定位组合导航精度.将上述算法应用在飞行目标定位捷联惯导(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统中,仿真结果表明,改进的滤波算法能提高飞行器目标定位精度,系统优化性能明显优于粒子滤波(PF)以及容积卡尔曼滤波(CKF).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭承军	电子科技大学电子科学与技术研究院	62	236	8.0	13.0
2	向俊霖	电子科技大学电子科学与技术研究院	1	0	0.0	0.0