CAJ | 학술논문

针对噪声时变特性引起滤波精度下降的问题,提出了一种基于修正粒子群技术( PSO)的自适应UKF算法.为了克服传统粒子群算法过早收敛,容易陷入局部最优的问题,基于粒子的适应值方差提出了一种惯性权值实时修正算法,有效改善了传统PSO算法.在使用新息序列对观测噪声进行实时跟踪的同时,通过构造合理的适应度函数将修正PSO算法和UKF滤波技术相结合,实现了对过程噪声统计特性变化的实时跟踪.针对SINS/GPS伪距组合进行了仿真实验.结果表明,该算法对时变噪声统计特性具有较强的自适应性,鲁棒性更强.在过程噪声及量测噪声发生变化的情况下,其对水平距离的估计精度比普通UKF算法提高了至少一倍,而水平速度的估计误差减小为不到原来的1/3.在对高度误差及天向速度误差进行估计时,普通UKF算法的估计误差很快发散,而PSO-UKF算法对高度的估计误差依旧能够保持在10m以内.
침대조성시변특성인기려파정도하강적문제,제출료일충기우수정입자군기술( PSO)적자괄응UKF산법.위료극복전통입자군산법과조수렴,용역함입국부최우적문제,기우입자적괄응치방차제출료일충관성권치실시수정산법,유효개선료전통PSO산법.재사용신식서렬대관측조성진행실시근종적동시,통과구조합리적괄응도함수장수정PSO산법화UKF려파기술상결합,실현료대과정조성통계특성변화적실시근종.침대SINS/GPS위거조합진행료방진실험.결과표명,해산법대시변조성통계특성구유교강적자괄응성,로봉성경강.재과정조성급량측조성발생변화적정황하,기대수평거리적고계정도비보통UKF산법제고료지소일배,이수평속도적고계오차감소위불도원래적1/3.재대고도오차급천향속도오차진행고계시,보통UKF산법적고계오차흔쾌발산,이PSO-UKF산법대고도적고계오차의구능구보지재10m이내.