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1. 新的改进K均值粒子群算法在组合导航的应用
夏奇 郝顺义 董淼 任洋
计算机应用    2014, 34 (5): 1397-1399.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1397
摘要371)      PDF (550KB)(299)    收藏

在捷联惯导/卫星导航(SINS/GNSS)紧组合导航系统的非线性非高斯高动态模型中,一般K均值粒子群优化(PSO)算法易出现粒子退化、滤波发散等问题。针对上述问题,提出一种融入权值修正的K均值粒子群滤波方法。通过观测SINS/GNSS紧组合导航系统的精度因子(GDOP),来修正粒子权值,从而修正每个K均值的聚类中心的权重,进而优化粒子;并结合SINS/GNSS紧组合导航系统模型进行了仿真分析。结果表明在非线性非高斯高动态的情况下,该改进算法有效地抑制了滤波发散,提高了精度。

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