改进重采样粒子滤波算法在GPS中的应用

被引：3

作者：

李子昱

秦红磊

机构：

[1] 北京航空航天大学电子信息工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2010年 / 31卷 / 11期

关键词：

非线性滤波; 扩展卡尔曼滤波; 粒子滤波; 重采样; 全球定位系统;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2010.11.015

中图分类号：

TN967.1 [卫星导航系统];

学科分类号：

080401 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

为解决粒子滤波(PF)固有的退化现象及因简单重采样引起的粒子匮乏问题,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)来优选PF的重要性分布,并对重采样方法进行改进。通过理论分析及针对全球定位系统(GPS)的计算机仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)、扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)以及改进的EKPF算法来实现导航定位的定位估计精度与效率,分析在不同条件状况下的最佳非线性滤波算法。实验结果表明,与其它方法相比,该算法在高动态、高机动状态下性能得到了明显的改善。

引用

页码：2523 / 2526

页数：4

共 4 条

[1] On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering [J].