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粒子滤波算法及其在卫星导航定位中的应用

作　者: 范澎湃
导　师: 隋立芬
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 大地测量学与测量工程
关键词: 非线性滤波粒子滤波重采样对偶估计对偶粒子滤波有色噪声抗差估计 GPS
分类号: TN967.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

本文主要对基于贝叶斯理论的粒子滤波算法及其在卫星导航定位中的应用进行了研究。论文主要内容和成果概括如下:1、介绍了贝叶斯理论的特点和贝叶斯公式。在贝叶斯理论的基础上,推导了滤波、预测、平滑公式。给出常用的基于贝叶斯理论的点估计方法。2、对三种常用非线性滤波算法:扩展卡尔曼滤波、采样卡尔曼滤波和粒子滤波进行了分析比较。给出三种算法滤波步骤,通过数值算例对三种滤波的滤波效果进行分析验证,证明了粒子滤波在非线性状态数据处理中的优越性。3、详细介绍粒子滤波原理。分析了四种常用的粒子滤波重采样算法:简单随机重采样、分层重采样、系统重采样和残余重采样,并在重采样质量和算法复杂度上对它们进行比较。通过分析和数值算例比较,得出系统重采样要优于其他几种算法。4、提出了粒子—参数估计,即利用粒子滤波对非线性系统中未知参数进行估计。在对偶滤波基础上,提出一种新的滤波方法——对偶粒子滤波,能在进行状态滤波的同时对系统未知参数进行估计。通过模拟算例验证了该算法的有效性。5、在对有色噪声模型分析的基础上,采用多项式长除法将有色观测噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项,获得有色噪声的先验信息,再利用粒子滤波能够处理非高斯噪声的特点对其进行处理。通过一个GPS/DR导航算例,将它与观测扩增方法进行了分析和比较。结果证明利用该方法能有效的控制有色观测噪声的影响。6、提出了基于抗差估计的抗差粒子滤波算法,通过计算粒子等价权,抑制观测值粗差的影响。模拟计算分析表明,当观测值含有粗差时,与标准粒子滤波相比,该方法能有效提高滤波精度。7、将粒子滤波及其改进算法应用于目标跟踪、实测的GPS导航动态数据处理中。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-9
第一章绪论  9-13
  1.1 粒子滤波的研究背景及意义  9-10
  1.2 粒子滤波研究现状  10-12
    1.2.1 滤波发展概况  10-12
    1.2.2 粒子滤波简述  12
  1.3 本文研究的主要内容  12-13
第二章基于贝叶斯理论的参数估计  13-21
  2.1 贝叶斯理论  13-14
  2.2 参数估计  14-15
  2.3 基于贝叶斯理论的参数估计  15-20
    2.3.1 马尔科夫性  15-16
    2.3.2 基于贝叶斯理论的滤波推估  16-18
    2.3.3 点估计  18-20
  2.4 本章小结  20-21
第三章非线性滤波方法及比较  21-31
  3.1 扩展卡尔曼滤波  21-24
    3.1.1 扩展卡尔曼滤波  21-22
    3.1.2 非线性强度  22-24
  3.2 采样卡尔曼滤波  24-26
    3.2.1 全局最优估计  24-25
    3.2.2 采样卡尔曼滤波  25-26
  3.3 粒子滤波  26-27
  3.4 几种滤波方法比较  27-29
  3.5 本章小结  29-31
第四章粒子滤波算法及其扩展  31-47
  4.1 粒子滤波算法  31-35
    4.1.1 全采样  31-32
    4.1.2 随机数的生成  32-34
    4.1.3 粒子滤波  34-35
  4.2 重采样算法比较  35-41
    4.2.1 简单随机重采样  36-37
    4.2.2 分层重采样  37
    4.2.3 系统重采样  37
    4.2.4 残余重采样  37-38
    4.2.5 分析比较  38-39
    4.2.6 模拟算例  39-41
  4.3 对偶粒子滤波  41-45
    4.3.1 粒子—状态估计  41-42
    4.3.2 粒子—参数估计  42-43
    4.3.3 对偶粒子滤波  43-45
    4.3.4 算例与分析  45
  4.4 本章小结  45-47
第五章处理有色噪声和粗差的粒子滤波算法  47-58
  5.1 有色噪声的粒子滤波处理方法  47-52
    5.1.1 有色噪声模型及其级数展开式  47-48
    5.1.2 有色噪声的粒子滤波处理方法  48-49
    5.1.3 算例与分析  49-52
  5.2 抗差粒子滤波算法  52-57
    5.2.1 观测粗差对粒子滤波的影响  52-53
    5.2.2 抗差粒子滤波  53-55
    5.2.3 算例与分析  55-57
  5.3 本章小结  57-58
第六章粒子滤波的应用  58-69
  6.1 目标跟踪  58-60
  6.2 GPS 导航  60-68
    6.2.1 GPS 观测方程  60-62
    6.2.2 载体动态模型  62-63
    6.2.3 利用粒子滤波算法处理GPS 数据  63
    6.2.4 算例及分析  63-68
  6.3 本章小结  68-69
第七章总结及下一步工作  69-71
  7.1 总结  69
  7.2 下一步工作  69-71
参考文献  71-75
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作  75-76
致谢  76

粒子滤波算法及其在卫星导航定位中的应用

内容摘要

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