卢敏
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院电子信息工程系更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- UPF算法在惯导非线性初始对准中的应用被引量：5
- 2008年
- 惯性导航系统(INS)的初始对准误差模型通常为非线性的,对于估计惯导误差普遍采用的是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),该方法是在一阶泰勒展开的基础上近似得到的,因而误差较大。粒子滤波算法一种新颖的非线性滤波算法,它较传统的EKF算法具有稳定性好,适用范围广的优点。该文首先介绍了作为粒子滤波理论基础的递推贝叶斯估计的基本概念,说明了重要性函数对于粒子滤波器的设计是至关重要的。随后,给出了一种将不敏卡尔曼滤波(UKF)算法作为重要性函数的UPF算法,并提出将其用于静基座条件下的惯导系统非线性初始对准,通过计算机仿真对比了UPF和EKF的估计效果。仿真结果表明,UPF算法较传统的EKF算法对准时间更快,对准精度更高。
- 卢敏殷勇
- 关键词：惯性导航
- 一种结合小波变换的UPF改进算法被引量：4
- 2005年
- 文中在非线性贝叶斯理论的基础上介绍了粒子滤波(PF)算法及其改进算法UPF算法。利用小波变换良好的去噪能力,提出了一种结合小波变换的UPF改进算法,该算法将小波变换的去噪原理应用于粒子滤波,用于降低重要性权值的方差,从而达到提高粒子滤波的精度和稳定性的目的。仿真结果表明改进的UPF算法与原UPF算法相比,收敛速度更快,滤波精度更高,因而是一种新型的粒子滤波改进算法。
- 王兆军王志刚卢敏
- 关键词：小波变换贝叶斯估计UKF粒子滤波
