粒子濾波在無人機組合導航中的應用研究.pdf

1、如何通過信息融合手段提高導航系統(tǒng)的精度、可靠性和效費比，一直是無人機技術的研究熱點。由微型機電系統(tǒng)慣性測量單元（MEMS inertial measurementunit,MIMU）、環(huán)球導航的衛(wèi)星體系（global navigation satellite system,GNSS）的接收機和磁強計形成之無人機導航系統(tǒng)，具備體量較小，造價低，可觀之信息周備等優(yōu)勢，得到了較普遍之使用。由于這種系統(tǒng)的最優(yōu)估計問題本質上是非線性、非高斯的，傳

2、統(tǒng)的組合導航算法成為了導航的精度、可靠性進一步提高的短板。如是，此文引入了一種改良的粒子濾波（PF）方式，開展了較深化之研究工作。主要內(nèi)容見下，
　　介紹了普通的Kalman濾、廣義的Kalman濾波、無味的Kalman濾波以及容積Kalman濾波的原理和算法。通過將它們與粒子濾波在后驗概率密度分布函數(shù)精確性方面的對比，本文明確了粒子濾波在面對非線性、非高斯局面時的優(yōu)越性。研究了慣性導航的力學編排，給出了GNSS、MIMU和磁強計

3、的測量原理，推導了MIMU、GNSS和磁強計組合導航系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測方程。研究了粒子濾波難以直接應用于組合導航的原因。并據(jù)之介紹了一般性的非線性Kalman濾波與粒子濾波結合的混合估計方式，及其不足。設計了一種新的混合粒子濾波算法。該方法以系統(tǒng)狀態(tài)轉移分布作為重要性采樣的依據(jù)，在重采樣的過程中按照重要性重采樣(SIR)淘汰退化的粒子并根據(jù)似然比和UKF濾波產(chǎn)生的導航參數(shù)及其協(xié)方差產(chǎn)生新粒子進行替換，同時保障粒子的多樣性和有效性。不同