基于智能粒子濾波的多傳感器信息融合算法

　　針對粒子濾波中存在粒子質(zhì)量低和粒子貧化的問題，提出了一種基于智能粒子濾波的多傳感器信息融合算法。該算法分為兩個模塊，首先，將多傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送給相應(yīng)的粒子濾波計算模塊，以優(yōu)化粒子分布為目的更新建議分布密度；然后，在智能粒子濾波模塊中對多傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)造完整的似然函數(shù)，引入設(shè)計的遺傳因子將小權(quán)重粒子修正為大權(quán)重粒子，近似于真實的后驗分布，重采樣過程中保留了權(quán)值較大的粒子，又避免了粒子耗盡問題，進一步保持粒子的多樣性，提高了濾波精度，最終得到最優(yōu)的估計值。根據(jù)實船實驗的數(shù)據(jù)進行了驗證，將所提算法應(yīng)用于GPS/SINS/LOG組合導航系統(tǒng)進行仿真計算驗證了其有效性。實例仿真結(jié)果表明，所提算法能夠得到精確的位置、速度和航向信息，而且也能有效改善濾波性能，提高了組合導航系統(tǒng)的解算精度，能夠滿足船舶高精度導航定位的要求。