粒子滤波及其在导航系统中的应用综述

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摘要 传统的扩展卡尔曼滤波方法要求对非线性系统近似线性化,有可能会引入较大的模型误差.应用粒子滤波解决了这一问题.该算法可以直接应用于原系统的非线性模型当中,并且不需考虑系统噪声和量测噪声是否为高斯白噪声,都能得到很好的滤波效果.文中介绍了粒子滤波的理论基础-贝叶斯估计及具体的实现方式-蒙特卡罗方法;指出粒子滤波存在的退化问题,并从减小退化现象入手将重要性采样和再采样方法引入到算法之中;最后阐述了粒子滤波在导航系统中的一些应用.
机构地区 不详
出处 《中国惯性技术学报》 2006年6期
出版日期 2006年06月16日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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