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基于粒子群优化的UKF在SINSGPS组合导航中的应用
基于粒子群优化的UKF在SINSGPS组合导航中的应用
摘要：本文研究了基于粒子群优化的无迹卡尔曼滤波器(UnscentedKalmanFilter，UKF)在SINSGPS（StrategicInertialNavigationSystemwithGlobalPositioningSystem）组合导航中的应用。由于SINSGPS系统具有实时性和高精度的特点，因此在导航领域得到了广泛的应用。然而，传统的UKF算法在状态变量非线性的情况下存在精度不高的问题，为了解决这个问题，本文提出了一种基于粒子群优化的UKF算法。通过利用粒子群优化算法，可以在保持高精度的同时，大幅度提高UKF算法的计算效率。实验结果表明，粒子群优化的UKF算法在SINSGPS组合导航中具有较高的准确性和稳定性，能够满足实时导航的要求。
关键词：粒子群优化，无迹卡尔曼滤波器，SINSGPS，组合导航
一、引言
随着现代导航技术的发展，组合导航在航天、航空、海洋等领域得到了广泛的应用。组合导航主要通过多传感器信息融合的方式，实现高精度、实时的导航定位。其中，SINSGPS技术是一种结合惯性导航系统(InertialNavigationSystem，INS)和全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)的导航方法，具有高精度和实时性的优势。然而，由于GPS信号容易受到天气、遮挡等影响，导致定位误差增加，为了提高导航系统的性能，需要引入滤波算法来对系统进行优化。
目前，在组合导航中常用的滤波算法有扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter，EKF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)。EKF是一种基于线性化的滤波算法，但在状态变量非线性的情况下，精度较低。UKF是一种非线性滤波算法，能够保持较高的精度和稳定性。然而，UKF算法的计算复杂度较高，尤其在状态变量维数较多的情况下，计算时间会大幅增加。为了解决这个问题，本文提出了一种基于粒子群优化的UKF算法。
二、粒子群优化的UKF算法
粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，PSO)是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为，从而寻找最优解。在本文中，利用粒子群优化算法来优化UKF算法中的两个重要参数：观测噪声方差和过程噪声方差。通过调整这两个参数，可以在保持高精度的同时，大幅度提高UKF算法的计算效率。
三、实验结果分析
在本文中，我们使用MATLAB编程语言对粒子群优化的UKF算法进行了模拟实验。实验使用了一个带有GPS和INS的SINSGPS系统，通过模拟真实的导航数据，验证算法的准确性和稳定性。实验结果表明，粒子群优化的UKF算法在SINSGPS组合导航中具有较高的准确性和稳定性，能够满足实时导航的要求。同时，通过对比实验，我们发现，粒子群优化的UKF算法相较于传统的UKF算法，具有更快的计算速度和更高的计算效率。
四、结论
本文研究了基于粒子群优化的UKF在SINSGPS组合导航中的应用。通过对UKF算法中的两个重要参数进行优化，实现了在保持高精度的同时，大幅度提高计算效率。实验结果表明，粒子群优化的UKF算法在SINSGPS组合导航中具有较高的准确性和稳定性，能够满足实时导航的要求。未来的研究方向可以进一步探索粒子群优化算法在其他导航系统中的应用，并对算法进行进一步的优化和改进，以提高导航的性能和精度。