张翔
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：华东交通大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进的GNSS/INS列车组合定位PF算法被引量：1
- 2015年
- 针对列车组合定位融合估计的非线性问题,结合GNSS/INS(Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System)列车组合定位当前发展的方向,给出了一般无迹粒子滤波(UPF)的基本过程。针对传统PF(Particle Filter)缺乏量测信息且计算量大而难以应用于GNSS/INS组合导航中的问题,提出一种新的IUPF(Iterative Unscented Particle Filter)算法。它通过将IKF(Iterative Kalman Filter)的思想融入UKF(Unscented Kalman Filter),得到比较健壮的迭代无迹Kalman滤波(IUKF),由IUKF(Iterative Unscented Kalman Filter)产生的分布与真实的后验分布有更大的支撑重叠区域,提高了精度。并且运用全局采样到PF中,结合当前最新观测值对粒子集整体采用一次IUKF来产生建议性分布,减少了计算量。仿真模拟结果表明,IUPF与一般的UPF、PF相比,精度更高,算法计算量更小。
- 王更生张翔
- 列车组合定位的改进UPF算法探讨被引量：2
- 2016年
- 针对传统粒子滤波缺乏当前量测信息、容易出现粒子退化现象、滤波精度不高,难以应用于GNSS/INS列车组合导航的问题,提出了一种改进粒子滤波算法。通过将无迹卡尔曼滤波框架应用到标准粒子滤波中,产生粒子的重要性函数,考虑了当前量测对状态估计的影响,改善了滤波效果。在重采样环节又融入了马尔科夫链蒙特卡洛方法,增加了采样粒子的多样性,提高了滤波的精度。结合采集某列控系统的样本数据进行仿真,结果表明:改进的UPF与传统的UPF相比,滤波效果更好,定位精度更高,在GNSS/INS列车组合定位中有更好的工程使用价值。
- 王更生张翔
- 关键词：粒子滤波
