【摘 要】
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针对多传感器观测信息较多、粒子采样效率较低的问题,提出了一种自适应迭代粒子滤波(adaptive iterated particle filter, AIPF)算法并应用于船舶GPS/INS组合导航系统。首先
【机 构】
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大连海事大学航海学院,大连海事大学船舶电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51579024,51879027);辽宁省自然科学基金(20170520243);中央高校基本科研业务费(3132018154)资助课题
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针对多传感器观测信息较多、粒子采样效率较低的问题,提出了一种自适应迭代粒子滤波(adaptive iterated particle filter, AIPF)算法并应用于船舶GPS/INS组合导航系统。首先通过粒子滤波自身迭代进行其重要性密度函数的更新。其次,采用自适应退火参数的模拟退火算法,使当前量测量能够快速进入到采样过程,进而大大提高了采样效率。最后,进行了仿真对比计算以及实船试验,结果表明,AIPF算法不仅可以提供精度较高的船舶位置、速度和姿态数据,而且增强了滤波性能。
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