一种基于Gauss von Mises分布模型的非线性量测更新方法

作     者：陈慕羿 王洪源 CHEN Mu-yi;WANG Hong-yuan

作者机构：沈阳理工大学信息科学与工程学院沈阳110159 

基　　金：辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2013083) 国家自然科学青年基金(61501308) 

出 版 物：《中国惯性技术学报》 (Journal of Chinese Inertial Technology)

年 卷 期：2016年第24卷第3期

页      码：361-365页

摘      要：基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对***等提出的nS?R流形上的Gauss Von Mises(GVM)多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将***等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器(GVMF)。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。

主 题 词：Gauss von Mises分布 狄拉克混合逼近 递推贝叶斯滤波 量测更新 

学科分类：08[工学] 081105[081105] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2016.03.015

馆 藏 号：203174925...