【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第5期 108-111页,共4页

【作 者】： 薛丽 ; 高社生 ; 胡高歌

【摘 要】 研究组合导航系统精度优化问题。针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取的问题，提出一种新的自适应GHPF算法，通过高斯一厄米特滤波来获取状态均值和协方差阵，计算自适应因子并利用自适应因子调节均值和方差，得到一种参数可调节的重要性密度函数。重要性密度函数考虑了最新量测的影响，提高了滤波精度，使滤波性能明显改善，能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS／SAR组合导航系统中，仿真结果表明，提出的滤波算法能提高导航计算的精度，定位性能明显优于与扩展Kalman滤波、粒子滤波以及高斯～厄米特粒子滤波。