改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究的任务书.docx

改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究的任务书
任务书
一、题目：改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究
二、研究背景和意义：
随着信息技术和航空航天技术的不断发展，组合导航系统在军事和民用领域中的应用越来越广泛。组合导航系统通过将多个导航传感器进行组合，以获得更精确的位置、速度和姿态信息，已经成为当今导航领域的一个重要方向。然而，在组合导航系统中，多个传感器之间可能存在误差积累的问题，导致导航精度逐步下降。粒子滤波作为一种优秀的非线性滤波方法，在组合导航中具有广泛的应用前景。然而，针对传统粒子滤波在粒子重采样和高维状态估计方面存在的问题，研究如何改进粒子滤波算法，并探究改进算法在组合导航中的应用，具有重要的现实意义和学术价值。
三、研究内容：
1.粒子滤波和组合导航系统的基本原理及其算法，包括传感器的误差模型、状态空间模型和观测模型等；
2.分析传统粒子滤波在高维状态估计和粒子重采样方面存在的问题，并提出改进算法；
3.基于改进算法，设计并实现一个改进的粒子滤波算法，并在MATLAB或C++等编程环境中进行模拟实验；
4.根据模拟实验结果，比较改进算法和传统粒子滤波算法在组合导航中的应用效果，验证算法的有效性和优越性。
四、研究方法：
1.文献综述方法：对粒子滤波、组合导航和改进算法进行文献综述，了解相关研究进展和成果；
2.程序设计方法：在MATLAB或C++等编程环境中，设计并实现改进的粒子滤波算法，模拟不同组合导航系统下的航迹跟踪和姿态估计；
3.分析评价方法：通过比较实验结果，评估改进算法在提升组合导航系统精度和抗干扰能力方面的效果。
五、研究计划：
时间节点|研究任务
2021.7-2021.8|研究背景和意义，进行文献综述，了解组合导航系统和粒子滤波算法的相关理论基础和研究进展；
2021.9-2021.10|分析传统粒子滤波在高维状态估计和粒子重采样方面存在的问题，提出改进算法的思路并进行初步算法设计；
2021.11-2022.1|在MATLAB或C++等编程环境中实现改进算法，进行航迹跟踪和姿态估计的模拟实验；
2022.2-2022.4|比较分析实验结果，评估改进算法在组合导航中应用的效果，并撰写毕业论文；
2022.5-2022.6|按照论文答辩的要求准备并完成答辩。
六、研究成果：
1.提出了一个改进的粒子滤波算法，并在MATLAB或C++等编程环境中实现；
2.通过模拟实验，比较了改进算法和传统粒子滤波算法在组合导航中的应用效果，验证了改进算法的优越性；
3.撰写毕业论文一篇，并完成答辩。
七、研究经费：
1.本项目研究基于学院研究生科研启动经费，共计5万元人民币；
2.经费主要用于文献获取、购买数据集和软件工具、出版费用、差旅交通等研究活动支出。