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一种自适应粒子滤波的零速修正方法

A Zero-Velocity Update Method for Adaptive Particle Filtering

作     者:郭宇扬 徐向波 姬淼鑫 GUO Yuyang;XU Xiangbo;JI Miaoxin

作者机构:北京林业大学工学院北京100083 

出 版 物:《西北工业大学学报》 (Journal of Northwestern Polytechnical University)

年 卷 期:2020年第38卷第2期

页      面:427-433页

核心收录:

学科分类:08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0811[工学-控制科学与工程] 

基  金:中央高校基本科研业务费专项资金(2017ZY38) 国家自然科学基金(51605031) 中国博士后科学基金(2018T110055)资助 

主  题:卡尔曼滤波 自适应阈值 二次采样 粒子滤波 实验 零速修正 算法 

摘      要:针对卡尔曼滤波方法处理非线性非高斯模型滤波精度低,以及标准粒子滤波中粒子退化严重的问题,提出一种自适应粒子滤波的零速修正方法。将自适应阈值与粒子滤波结合,从而提高重采样的效率;重采样过程中引入退化系数判断粒子退化程度,对粒子进行二次采样,保证了粒子的多样性。为了验证所提算法的有效性和可行性,搭建了以惯性测量单元IMU(inertial measurement unit)为核心的硬件平台,利用IMU采集的数据建立系统的状态空间模型,并进行实验。结果表明,与卡尔曼滤波方法和经典粒子滤波方法相比,自适应粒子滤波方法在零速区间的定位精度分别提高了40.6%和19.4%。自适应粒子滤波APF(adaptive particle filter)能更好地修正导航误差,提高行人轨迹精度。

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