【摘 要】
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粒子滤波(PF)是解决非线性、非高斯估计问题的重要方法,是用粒子及其权重来表示后验概率密度。随机粒子建议密度的选取至关重要,决定着滤波性能。对扩展H∞粒子滤波算法(PF-E
【机 构】
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南京航空航天大学民航(飞行)学院,中国电子科技集团28所,
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粒子滤波(PF)是解决非线性、非高斯估计问题的重要方法,是用粒子及其权重来表示后验概率密度。随机粒子建议密度的选取至关重要,决定着滤波性能。对扩展H∞粒子滤波算法(PF-EHF)进行研究,并应用于惯导系统非线性初始对准的状态估计。PF-EHF算法是以扩展H∞滤波(EHF)作为建议密度的新型粒子滤波算法,它便于利用最新的观测数据更新粒子,得到优化的状态估计和方差,进而改善滤波性能。仿真结果表明,PF-EHF的定位精度高于传统的EKF。
Particle filter (PF) is an important method to solve the problem of non-linear and non-Gaussian estimation. It uses the particle and its weight to represent the posterior probability density. The selection of random particle density is crucial, which determines the filtering performance. The extended H∞ particle filter (PF-EHF) is studied and applied to the state estimation of the initial alignment of the inertial navigation system. The PF-EHF algorithm is a new particle filter with extended H∞ filter (EHF) as the recommended density. It can update the particles with the latest observed data and obtain the optimized state estimation and variance, thus improving the filtering performance. The simulation results show that the positioning accuracy of PF-EHF is higher than that of traditional EKF.
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