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综合馆
基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法
  • 摘要

    针对粒子滤波中存在粒子质量低和粒子贫化的问题,提出了一种基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法.该算法分为两个模块,首先,将多传感器数据发送给相应的粒子滤波计算模块,以优化粒子分布为目的更新建议分布密度;然后,在智能粒子滤波模块中对多传感器数据构造完整的似然函数,引入设计的遗传因子将小权重粒子修正为大权重粒子,近似于真实的后验分布,重采样过程中保留了权值较大的粒子,又避免了粒子耗尽问题,进一步保持粒子的多样性,提高了滤波精度,最终得到最优的估计值.根据实船实验的数据进行了验证,将所提算法应用于GPS/SINS/LOG组合导航系统进行仿真计算验证了其有效性.实例仿真结果表明,所提算法能够得到精确的位置、速度和航向信息,而且也能有效改善滤波性能,提高了组合导航系统的解算精度,能够满足船舶高精度导航定位的要求.

  • 作者

    陈伟强  陈军  张闯  宋立国  谭卓理  CHEN Weiqiang  CHEN Jun  ZHANG Chuang  SONG Liguo  TAN Zhuoli 

  • 作者单位

    中海油田服务股份有限公司船舶事业部,河北三河,065201/大连海事大学航海学院,辽宁大连,116026/大连船舶重工船业有限公司,辽宁大连,116052

  • 刊期

    2016年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    多传感器  遗传因子  粒子滤波  信息融合  multisensor  genetic operator  particle filtering  information fusion 

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18.208.159.25