典型文献
改进粒子滤波的水下重力匹配导航仿真与实验
文献摘要：
为缩小惯导初始指示航迹与真实航迹偏差,有效提高水下重力匹配导航精度,降低失误风险,本文将粒子滤波与粒子群优化算法相结合,分析了粒子滤波算法中不同蒙特卡罗采样样本量、不同重力异常观测误差、不同惯导指示航迹初始偏差对重力匹配导航结果精度的影响.联合粒子群优化改进算法,削弱了初始配准误差对后续粒子滤波的影响.将初始航迹匹配误差作为平移参数,修正惯性导航整体航迹,提升了粒子滤波算法的匹配导航精度.本文通过算例分析,进一步验证了联合算法的可行性和有效性.
文献关键词：
线性滤波;粒子滤波;粒子群优化算法;重力匹配导航;蒙特卡罗采样;贝叶斯估计;惯性导航系统
中图分类号：
作者姓名：
欧阳明达;杨元喜
作者机构：
信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州 450052;地理信息工程国家重点实验室,陕西西安 710054
文献出处：
引用格式：
[1]欧阳明达;杨元喜-.改进粒子滤波的水下重力匹配导航仿真与实验)[J].哈尔滨工程大学学报,2022(10):1514-1521
A类：
B类：
重力匹配导航,惯导,航迹,导航精度,失误,粒子群优化算法,粒子滤波算法,蒙特卡罗采样,样样,样本量,重力异常,观测误差,优化改进,改进算法,配准,匹配误差,平移,算例分析,联合算法,线性滤波,贝叶斯估计,惯性导航系统
AB值：
0.251902
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