新的改进K均值粒子群算法在组合导航的应用

在捷联惯导/卫星导航（SINS/GNSS）紧组合导航系统的非线性非高斯高动态模型中,一般K均值粒子群优化（PSO）算法易出现粒子退化、滤波发散等问题。针对上述问题,提出一种融入权值修正的K均值粒子群滤波方法。通过观测SINS/GNSS紧组合导航系统的精度因子(GDOP),来修正粒子权值,从而修正每个K均值的聚类中心的权重,进而优化粒子;并结合SINS/GNSS紧组合导航系统模型进行了仿真分析。结果表明在非线性非高斯高动态的情况下,该改进算法有效地抑制了滤波发散,提高了精度。     

自适应GHPF及其在组合导航中的应用

研究组合导航系统精度优化问题,针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取的问题,提出一种新的自适应GHPF算法,通过高斯-厄米特滤波来获取状态均值和协方差阵,计算自适应因子并利用自适应因子调节均值和方差,得到一种参数可调节的重要性密度函数.重要性密度函数考虑了最新量测的影响,提高了滤波精度,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题.将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航计算的精度,定位性能明显优于与扩展Kalman滤波、粒子滤波以及高斯-厄米特粒子滤波.     

混合联邦-粒子滤波在组合导航系统中的应用

为了解决非线性、非高斯复杂环境下的组合导航系统状态和参数估计问题,针对联邦滤波处理非高斯、非线性系统的不足,提出将粒子滤波引入联邦滤波结构中,形成新的混合联邦-粒子滤波方法.以惯性导航系统/北斗/罗兰C组合导航系统为对象,设计了混合联邦-粒子滤波器,并对所提滤波方法在惯性导航系统/北斗/罗兰C组合导航系统中的应用进行了仿真.仿真结果表明,改进方法能够有效提高系统精度,从而拓宽了联邦滤波的应用范围.     

自适应高斯粒子滤波在导航中的应用

针对粒子滤波中重要性密度函数难以选取和粒子退化导致的计算精度下降的问题,提出一种新的自适应高斯粒子滤波算法。通过高斯混合密度函数和UT变换来获取状态均值和协方差阵,选择并计算合适的自适应因子来调节均值和方差,在迭代过程中可动态调节重要性密度函数,并用WEM和EM步骤代替重采样,上述滤波算法考虑了最新量测信息的影响,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的抗干扰问题。将提出的算法应用于SINS/GPS组合导航系统跑车试验中,结果表明上述滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于已有滤波,同时验证了当系统出现噪声干扰突然变化时提出算法的有效性。     

闪烁噪声环境下机动目标跟踪的改进的高斯-厄米特粒子滤波

针对闪烁噪声环境下机动目标跟踪的非线性、非高斯问题,提出了一种改进的高斯-厄米特粒子滤波算法.和传统的高斯-厄米特粒子滤波算法相比,在生成粒子集时,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法采用高斯-厄米特滤波对当前时刻的各个粒子进行估计,将得到的估计值和协方差直接作为粒子滤波算法的粒子集及相应的协方差.仿真结果表明,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法对闪烁噪声环境下的机动目标能够进行有效的跟踪,提高了跟踪精度.     

基于结构分解的GPS/INS组合导航粒子滤波技术

针对粒子滤波应用于GPS/INS组合导航系统时难以保证滤波实时性的问题,提出一种基于线性/非线性结构分解的改进粒子滤波算法.改进算法对状态方程进行线性/非线性结构分解,分别采用重点采样和线性卡尔曼方式进行一步预测递推,充分发挥粒子滤波和卡尔曼滤波的特点,有效降低了粒子滤波的计算量,在保证GPS/INS组合导航系统滤波精度的条件下提高了组合滤波的实时性.     

一种基于SVM重采样的似然粒子滤波算法

针对弱观测噪声条件下非线性、非高斯动态系统的滤波问题,提出一种基于支持向量机的似然粒子滤波算法.首先,采用似然函数作为提议分布,融入最新的观测信息,比采用先验转移密度的一般粒子滤波算法更接近状态的真实后验密度;然后,利用当前粒子及其权值,使用支持向量机估计出状态的后验概率密度模型;最后,根据此模型重采样更新粒子集,有效地克服粒子退化现象并提高状态估计精度.仿真结果表明了所提出算法的可行性和有效性.     

MCMC粒子滤波的GPS定位数据处理算法

针对基于传统粒子滤波的GPS(Global positioning system)定位数据处理方法存在粒子退化的问题,研究了基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carol,MCMC)粒子滤波的GPS定位数据处理算法,引入典型的MCMC方法—Metropolis Hastings(M-H)抽样算法.利用观测伪距非高斯误差分布,建立重要密度函数,将MCMC粒子滤波与建立的GPS系统非线性状态空间模型结合.实测数据实验结果表明,MCMC粒子滤波可有效抑制粒子退化,解决了GPS定位数据滤波这一非线性非高斯问题,避免了噪声的高斯假设和非线性部分的线性化误差,与基于传统粒子滤波的GPS定位数据处理方法相比,该方法降低了定位数据经纬度和速度估计误差,获得了更高的定位精度,并能够在GPS信号质量较差情况下,对GPS定位数据有效滤波,保证载体在此期间内保持较高的位置精度.     

基于MCC的鲁棒高阶CKF在组合导航中的应用

针对高阶容积卡尔曼滤波器在非高斯噪声情况下滤波精度下降的问题,提出了一种新的基于Maximum Correntropy Criterion（MCC）的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。考虑到高阶容积规则可以较好地解决非线性问题,在高阶容积滤波的基础上,结合统计线性回归模型对量测更新过程进行重构,利用MCC估计算法实现状态的量测更新,同时解决了系统的非线性和非高斯问题。将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明,核宽的选取对算法的滤波性能有较大的影响,在高斯混合噪声条件下,所提算法相比传统高阶容积卡尔曼滤波算法具有更强的鲁棒性和更高的滤波精度。     

一种新的改进高斯粒子滤波算法及其在SINS/GPS 深组合导航系统中的应用

针对组合导航系统中出现的线性非线性混合滤波模型,提出一种新的混合高斯粒子滤波算法(MGPF).该滤波算法在状态更新过程中借鉴线性卡尔曼滤波思想直接更新状态量的高斯分布参数,而非逐个更新每个粒子,因此很人程度上减少了高斯粒子滤波算法(GPF)的计算量,同时滤波精度也有一定的提岛.建立了捷联惯性导航系统与全球卫星定位系统(...     

量子PSO粒子滤波在DR/GPS组合导航系统中的应用

将量子粒子群优化(QPSO)算法与粒子滤波(PF)相结合,提出了量子PSO粒子滤波(QPSO-PF)算法,对航位推算(DR)与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过QPSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了PF的精度。DR/GPS组合导航系统跑车实验结果表明:该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。     

适用处理非高斯观测噪声的强跟踪卡尔曼滤波器

在高斯噪声条件下,卡尔曼滤波器(KF)能够获得系统状态的一致最小方差线性无偏估计.但当噪声非高斯,KF性能将严重下降.观测噪声非高斯现象在深空探测自主导航中经常遇到,然而现有模型可能存在着精度不高、稳定性不强或者计算复杂度较高的缺点.针对这种现状,本文在传统强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)中新息正交原则的基础上,推导了适用处理非高斯观测噪声的强跟踪卡尔曼滤波器(STKFNO),并将其嵌入到无迹卡尔曼滤波(UKF)框架下形成适用处理非线性系统非高斯观测噪声的强跟踪无迹卡尔曼滤波器(STUKFNO).所提出的算法被应用到深空光学自主导航系统中,仿真结果表明所提出的算法能够较好地应对观测噪声的非高斯性.     

增强粒子滤波船舶组合导航算法

针对粒子滤波作为非线性/非高斯估计方法存在的粒子退化和贫化的问题,提出了一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)和马尔可夫蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的增强粒子滤波算法。首先,使用EnKF分析代替先验密度对PF的建议密度进行定义,从而降低粒子退化的风险;其次,当发生粒子退化时,通过MCMC方法进行重采样,以增加粒子的多样性,从而降低了粒子贫化的可能性,提高滤波器的精度;最后,将提出的方法应用到GPS PPP/INS组合导航系统中,实验结果均表明,增强粒子滤波算法能提高估计精度,其性能优于标准粒子滤波。     

核函数K-粒子滤波算法研究

针对粒子滤波易出现粒子退化这一问题,引入核函数K,提出一种核函数K粒子滤波算法.根据粒子滤波中重采样得到的粒子集合的概率特征,设计合适的核密度K(·)和核带宽h,使得真实的后验概率密度与对应的K估计之间的均方误差均值最小.通过设计的核函数模拟离散分布重建它的连续分布,然后从后验分布的连续近似中重新获得重采样粒子,从而保证粒子的多样性,抑制粒子退化.将提出的KPF算法与PF算法应用到单变量非静态增长模型和SINS/SAR组合导航系统中,通过仿真验证结果表明,提出的KPF算法能改善滤波性能,进一步提高解算精度.     

基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法

针对粒子滤波中存在粒子质量低和粒子贫化的问题,提出了一种基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法。该算法分为两个模块,首先,将多传感器数据发送给相应的粒子滤波计算模块,以优化粒子分布为目的更新建议分布密度;然后,在智能粒子滤波模块中对多传感器数据构造完整的似然函数,引入设计的遗传因子将小权重粒子修正为大权重粒子,近似于真实的后验分布,重采样过程中保留了权值较大的粒子,又避免了粒子耗尽问题,进一步保持粒子的多样性,提高了滤波精度,最终得到最优的估计值。根据实船实验的数据进行了验证,将所提算法应用于GPS/SINS/LOG组合导航系统进行仿真计算验证了其有效性。实例仿真结果表明,所提算法能够得到精确的位置、速度和航向信息,而且也能有效改善滤波性能,提高了组合导航系统的解算精度,能够满足船舶高精度导航定位的要求。     

一种自适应联邦滤波在车载组合导航中的应用

联邦滤波在组合导航的应用中,具有容错性好、滤波精度高、计算量小以及实时性好的特点,但在无法得到准确的系统模型时,使用联邦滤波会出现滤波精度低甚至发散的情况。针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应联邦滤波算法。其主要思想是以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应联邦滤波方法。将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统中,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,其滤波精度和收敛速度要优于常规联邦滤波,是一种有效的车载组合导航算法。     

基于DE蝙蝠算法优化粒子滤波的目标跟踪

在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化问题,导致滤波精度不稳定.针对这种问题,本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒子表征为蝙蝠个体,蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率,伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索,并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索,从而提高粒子整体的质量和合理的分布;引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力.为了验证本文算法的优化性能,将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法.     

基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究

针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果。仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果。     

基于混合卡尔曼滤波的组合导航算法研究

建立了精确制导炸弹MINS/GPS组合导航数学模型.针对扩展卡尔曼滤波存在的问题,研究了非线性滤波,提出了一种新的滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波,并应用于组合导航系统定位.仿真结果表明：混合卡尔曼粒子滤波能有效提高组合导航系统的精度和可靠性.