【摘 要】
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针对基于粒子滤波的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法中普遍存在粒子退化和采样枯竭问题,提出基于鲁棒扩展卡尔曼粒子滤波(robust
【机 构】
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北京理工大学宇航学院,北京卫星导航中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502257)资助课题
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针对基于粒子滤波的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法中普遍存在粒子退化和采样枯竭问题,提出基于鲁棒扩展卡尔曼粒子滤波(robust extended Kalman particle filter,REKPF)的RAIM算法。该算法利用扩展卡尔曼滤波计算粒子的建议密度函数,引导重采样做出更加准确的采样分布;同时,为了减小伪距偏差对滤波估计的影响,利用抗差估计对卡尔曼增益矩阵进行修正。通过实测数据构建卫星故障检测的检验统计量,对各状态的累加对数似然比进行一致性检测。仿真结果表明,当存在伪距偏差时,基于REKPF的RAIM算法能够有效诊断故障星,缩短告警延迟时间,提高定位精度,算法性能更好。
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