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典型文献
基于置信传播的多运动平台随机组网协同导航
文献摘要:
在协同网络中,随着导航个体数目的增加,如何确定参与组网的导航平台并获取其状态与观测量的数据关联性是实现小型规模的多运动平台协同导航的关键.本文提出一种基于置信传播的多运动平台随机组网协同导航方法,采用随机有限集对状态和量测量进行建模并附加标签,构造带有标签的多伯努利粒子滤波器,采用基于置信传播的多运动平台随机组网协同导航方法,并利用运动目标平台与基站的绝对观测、运动目标平台与临近平台相对观测融合,通过粒子滤波器和置信传播对系统中的量测信息进行处理,相比较于非参数置信传播算法扩展因子结构作为置信度算法的逼近,该算法实现概率数据关联进行导航系统状态估计.仿真和物理实验结果表明:非参数置信传播算法在不同基站和不同粒子数的解算结果性能较差;本文提出的算法受基站个数和粒子个数的影响较小鲁棒性好,收敛性好,均方根误差不高于0.3 cm,精度高于前者一个数量级,该算法能够有效获取导航平台的位置信息.
文献关键词:
协同导航;置信度传播;概率数据关联;标签多伯努利滤波器
作者姓名:
陈红梅;王海锋;姜伟;许朋举;叶文
作者机构:
河南工业大学电气工程学院 郑州 450001;河南许继仪表有限公司 许昌 461143;中国计量科学研究院 北京 100029
文献出处:
引用格式:
[1]陈红梅;王海锋;姜伟;许朋举;叶文-.基于置信传播的多运动平台随机组网协同导航)[J].仪器仪表学报,2022(12):209-219
A类:
伯努利粒子滤波
B类:
运动平台,组网协同,协同导航,协同网络,数据关联性,导航方法,随机有限集,加标签,粒子滤波器,运动目标,基站,量测信息,非参数,置信传播算法,因子结构,逼近,算法实现,概率数据关联,导航系统,状态估计,物理实验,果性,收敛性,数量级,位置信息,置信度传播,标签多伯努利滤波器
AB值:
0.248124
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