改进重采样粒子滤波算法在GPS中的应用

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计算机工程与设计ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｅｉｏｐｔＥｇｅｒｇｎＤｓｎｅｎｉａｇ
・人工智能・
２１，１００１（１３）
２２５３
ຫໍສະໝຸດ Baidu
改进重采样粒子滤波算法在Ｇ中的应用ＰＳ
李子昱，秦红磊
（北京航空航天大学电子信息工程学院，北京１０９）０１１
关键词：线性滤波；扩展卡尔曼滤波；粒子滤波；重采样；全球定位系统非
中图法分类号：Ｎ６．Ｔ９７１
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２（００１－５３０１０．０４２１）１２．４２
ＡｐｌｃｔｏｆｉｐｏｅａｔｃｅｆｌｅｎＧＰＳｓｔｍｐｉａｉｎｏｒｖｄｐｒｉｌｉｔｒｉｍｙｓｅ
摘要：解决粒子滤波（Ｖ固有的退化现象及因简单重采样引起的粒子匮乏问题，为Ｐ）采用扩展卡尔曼滤波（Ｋ）ＥＦ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（Ｐ）的计算机仿真，对比扩展卡尔曼滤波ＧＳ
ＬｉｕＱｒＨｏｇｌｉＩ — ．ＺｙＮｎ — ｅ
（ｃｏｌｆｌｔｎｃｎｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇｅｉｎｖｒｉｆｅｏａｔｓｎｔｎｕｉ，ＳｈｏｏＥｅｒｉａｄｎｏｍａｉｎｉｒ，ＢｉｎＵｉｅｓｙｏＡｒｎｕｉｄｒａｔｓｃｏＩｏｅｎｊｇｔｃａＡｓｏｃＢｉｎ０１１Ｃｉａｅｉｇ１０９，ｈｎ）、ｊ
０引言
当前各种军事应用和民用对导航定位提出了越来越高的
ｐｓｉｎｎｄｎｖｇｔｎｉｅｇｏａｐｓｉｎｎｙｔｏｉｏｉｇａａｉａｏｔｌｂｌｏｉｏｉｇｓｓｍ（Ｐ）ｗｅｃｍｐｒｄｔｅｏｉｏｉｇａｃｒｃｄｅｃｅｃｏＥ，ｔｎｉｎｈｔｅＧＳ，ｏａｅｓｉｎｎｃｕａｙａｆｉｎｙｆｍＫＦｈｐｔｎｉｒ
（Ｋ）扩展卡尔曼粒子滤波（ＫＦ以及改进的ＥＰＥＦ、ＥＰ）ＫＦ算法来实现导航定位的定位估计精度与效率，析在不同条件状况下分
的最佳非线性滤波算法。奏验结果表明，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。
Ａｂｓｒｃ：Ｔｏｖｅｄｇｎｒｃｈｎｍｅｏｆａｔｌｌｒ（Ｆ）ａｄｓｍｐｅｉｏｅｓｍｅｔｒｂｅｃｕｅｙｓｍｐｅｒｎｏｔａｔｏｓｌｅｔｅｅｅａｙｐｅｏｎｎｏｒｃｅｆｔｈＰｉｉｅＰｎａｌｍｐｖｒｈｎｏｌｍａｓｄｂｉｌａｄｍｉｐ