作者：王更生 张翔列车组合定位pf滤波迭代无迹粒子滤波全局采样建议性分布
摘要：针对列车组合定位融合估计的非线性问题,结合GNSS/INS（Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System）列车组合定位当前发展的方向,给出了一般无迹粒子滤波（UPF）的基本过程。针对传统PF（Particle Filter）缺乏量测信息且计算量大而难以应用于GNSS/INS组合导航中的问题,提出一种新的IUPF（Iterative Unscented Particle Filter）算法。它通过将IKF（Iterative Kalman Filter）的思想融入UKF（Unscented Kalman Filter）,得到比较健壮的迭代无迹Kalman滤波（IUKF）,由IUKF（Iterative Unscented Kalman Filter）产生的分布与真实的后验分布有更大的支撑重叠区域,提高了精度。并且运用全局采样到PF中,结合当前最新观测值对粒子集整体采用一次IUKF来产生建议性分布,减少了计算量。仿真模拟结果表明,IUPF与一般的UPF、PF相比,精度更高,算法计算量更小。
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