基于线性优化粒子滤波的捷联惯导初始对准方法

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针对标准粒子滤波存在的粒子多样性缺失的问题,提出了一种基于线性优化重采样的粒子滤波算法。该算法计算出了重采样中抛弃的粒子与复制的粒子按照一定的线性组合产生的新粒子,并用这些新的粒子来代替利用简单重采样复制出的粒子,从而避免仅对几个权值较大粒子的重复选取带来的粒子多样性缺失问题。将这种线性优化粒子滤波算法应用到捷联惯导系统的非线性初始对准中进行了仿真研究,仿真结果表明该算法的收敛速度和对准精度都明显优于标准粒子滤波算法,是解决大失准角情况下捷联惯导系统的非线性初始对准问题的一种有效方法。
其他文献
提出了一种基于滑动中值滤波的多尺度主元分析(MSPCA)方法,该方法利用中值滤波对主元分析(PCA)前的原始数据进行预处理,以去除异常点,并用多尺度主元分析方法把小波变换和主元分析有