秦　岭，刘晨曦

(武汉轻工大学 电气与电子工程学院，湖北 武汉 430023)



反馈粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中的应用

秦岭，刘晨曦

(武汉轻工大学 电气与电子工程学院，湖北 武汉 430023)

摘要：GPS/INS组合导航系统的性能主要是由滤波器的精度和实时性决定，由于组合导航系统的状态维数较高，导致滤波器的计算量大，因而制约了粒子滤波与高斯粒子滤波算法在实际工程中的应用。针对惯性组合导航系统的特点，基于反馈粒子滤波算法，对位置/速度误差进行了滤波估计，同时利用组合滤波器的输出对INS系统的误差进行修正，最后对相应的算法进行了仿真验证。仿真结果表明，与混合高斯粒子滤波算法相比，反馈粒子滤波算法的滤波精度和实时性都有一定的提高。

关键词：组合导航系统；反馈粒子滤波；高斯粒子滤波

1引言

GPS/INS组合导航系统[1]针对GPS和INS的误差特性，采用GPS的位置与速度信息对INS进行周期性校正，有效的减少了系统误差的影响，提高了导航系统的整体性能。目前，常用的信息融合算法是Kalman滤波算法[2]，在理想情况下，Kalman滤波效果较好，但是当载体作大幅度机动或者GPS信号受到干扰或遮挡时，Kalman滤波会产生较大的误差，进而导致滤波失败。基于Monte Carlo采样方法的粒子滤波(Particle Filter, PF)和高斯粒子滤波(Gaussian Particle Filter, GPF)算法可以有效的解决上述问题[3-6]，然而组合导航系统的状态变量维数高，为了提高粒子的采样效率，保证滤波收敛及其精度，必须采用更多数量的粒子来逼近概率密度函数，这就导致计算量急剧增加，制约了粒子滤波和高斯粒子滤波算法在组合导航系统中的应用。……