【摘 要】
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状态估计是动力定位系统控制部分重要的一环,要让船舶保持在目标位置就需要获得准确的船舶状态信息。针对扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波等滤波依赖高斯逼近而无法适应船舶
【基金项目】
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江苏高校高技术船舶协同创新中心资助项目(1174871701-4)
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状态估计是动力定位系统控制部分重要的一环,要让船舶保持在目标位置就需要获得准确的船舶状态信息。针对扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波等滤波依赖高斯逼近而无法适应船舶运动这类强非线性问题,选用基于贝叶斯估计的改进粒子滤波算法。针对标准粒子滤波的退化和贫化问题,引入马尔科夫链蒙特卡罗算法,构造马尔可夫链产生来自目标分布的样本,降低粒子间的关联性。仿真结果表明,改进的粒子滤波能够从包含高频运动信息和噪声的测量信息中分离船舶低频运动信息,滤波精度较高,稳定性较好。
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