粒子濾波方法在SINS初始對準中的應用研究.pdf

1、初始對準是慣性導航中的一項關鍵技術，對準的精度和時間關系到慣導系統(tǒng)的工作性能。目前卡爾曼濾波算法是捷聯(lián)慣導系統(tǒng)初始對準中應用最為成熟的濾波方法，但是由于該算法需要對非線性的濾波模型進行線性化，且噪聲服從或近似服從高斯分布，這些條件不但限制了實際中的應用范圍而且也會影響對準的精度。粒子濾波算法能夠很好的處理非線性/非高斯的濾波問題，因此本文對粒子濾波算法及其在捷聯(lián)慣導初始對準中的應用進行了研究。
　　 為了研究捷聯(lián)慣導系統(tǒng)的初始對

2、準問題，首先對粒子濾波方法的基本原理和關鍵步驟進行了深入的研究，并指出了粒子濾波算法中所存在的粒子退化及粒子多樣性喪失的問題。
　　 其次，為了能夠改進粒子濾波算法的濾波效果，隨后從兩個不同的方面對基本算法進行了改進。為了對不同的系統(tǒng)模型都能夠得到較好的重要性密度函數(shù)，將傳統(tǒng)的高斯近似的非線性濾波算法EKF引入到粒子濾波之中得到了EKPF算法，在此之上為了能夠在模型具有不確定性的情況下仍能得到較好的濾波效果，將EHF算法引入到粒