GPS/DR组合导航系统数据融合优化设计

为降低GPS/DR组合导航系统在复杂导航环境下的定位精度及DR误差累积,提出一种性能较优的数据融合算法。在传统粒子滤波(PF)的基础上,考虑最新观测值的影响,使用基于平方根二阶差分的高斯混合(GM)模型给出粒子滤波的建议分布,采用基于蒙特卡罗的重要性采样和进化再采样方法减轻PF样本退化问题,增强样本多样性。实验结果表明,与PF算法、GMPF算法相比,该设计能提高组合导航系统的综合导航定位性能。

改进的GMPF在动态跟踪系统中的应用

针对动态跟踪系统的非线性问题,提出一种非线性非高斯性能较优的状态估计器:考虑最新观测值的影响,使用基于平方根二阶差分(SRDD2)的高斯混合(GM)模型给出粒子滤波的建议分布。重要性采样和再采样阶段分别采用基于蒙特卡罗的重要性采样和进化的再采样方法,以减轻粒子滤波(PF)的样本退化问题,增强样本的多样性。实验结果表明,与平方根二阶差分Kalman滤波、PF、GM粒子滤波相比,该状态估计器提高了动态跟踪系统状态估计器的综合估计性能。