论文一种改进直接概率准则匹配算法是关于对写作概率论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文高中数学概率论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
[摘 要]提出了一种改进的直接概率准则匹配算法,该算法以贝叶斯估计、马尔科夫过程和蒙特卡洛理论为基础,通过对状态样本在搜索区域采样来模拟概率的分布.仿真结果说明改进PMF算法在搜索区域分辨率一定的情况下,能够利用基本导航信息和水下地形信息对航行器的位置进行估计.
[关键词]匹配算法；直接概率准则；非线性
1.引言
匹配算法是地形辅助匹配导航系统的核心部分,其发展已有四十多年的历史,在航空导航、导弹制导领域己进入实用阶段,积累了许多宝贵经验.根据匹配算法进行分类,传统的飞机和导弹上用到的地形辅助导航系统有两类具有代表性[1-3].第一类系统采用的是基于断续批相关处理技术的TERCOM算法.第二类以SITAN为代表,此类系统采用的是基于扩展卡尔曼递推滤波处理技术的SITAN算法.
直接概率准则的匹配算法（point mass filter,简称PMF算法）使用直接概率准则的非线性状态估计方法处理非线性估计问题时直接对非线性模型进行处理,从而精确地揭示了非线性模型中估计量的统计性质,从理论上解决了由于非线性模型的线性化近似所引起的各种问题.地形匹配问题的状态方程和观测方程都是非线性的状态估计问题,因此使用概率方法处理地形匹配问题理论上具有优势.该算法以贝叶斯估计、马尔科夫过程和蒙特卡洛理论为基础,通过对状态样本在搜索区域采样来模拟概率的分布[4-6].
2.PMF算法
PMF算法的核心思想是将矩形搜索区域离散化为有限个小网格,从而使递推贝叶斯积分方程简化为在搜索区域上的有限网格黎曼和.将状态变量在每个网格的概率密度作为网格点的权值,用这些带权值的网格点集来逼近后验概率密度,从而不受非线性、非高斯问题的限制,从理论上解决了由于非线性模型的线性化近似所带来的各种问题,并且达到减小解算时间和复杂度的目的.
在惯导系统估计位置周围建立一个搜索区域.将搜索区域离散为个网格节点,总网格节点数为Ns,用每个网格节点的概率密度权重来近似概率密度.,,如图1所示,其中黑点表示非零概率权值节点.网格在两个方向的分辨率为.
图1 搜索区网格节点图
3.改进算法
PMF算法模型的一般表达形式为：
（1）
（2）
其中,代表k时刻试验平台的位置,Zk是k时刻位置点对应测量深度,为惯性导航系统噪声,为深度测量误差.为k时刻位置点的真实深度.
为了简化模型,提出两点假设：
（1）电磁波传播速度远大于飞行器速度,即试验平台能够实时获得各位置点的深度数据.
（2）飞行器的俯仰和纵摇很小,可以认为测距雷达始终垂直指向地面发射电磁波.
基于以上两个假设,改进的PMF算法递推模型如下：
（3）
（4）
其中：xk,yk分别为k时刻航行器位置点在x,y坐标轴上的投影.
在某一分辨率为20米的数字地图上任意设定一条航线,通过仿真得到的匹配结果如表1所示.
4.结论
本文提出了一种改进PMF算法,在同一块地形中,改进算法所用的时间远比PMF算法少,误差均值也较小.这主要因为经TERCOM算法初始对准后,使改进算法中PMF算法的搜索区域大大减小,数据处理量减小,由于改进算法快速收敛,导致误差方差和最大波动较大.仿真结果说明改进PMF算法在搜索区域分辨率一定的情况下,能够利用基本导航信息和水下地形信息对航行器的位置进行估计.
参考文献
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作者简介
夏睿（1988.5）江苏泰州人,男,硕士,助教,研究方向：装备维修保障.
总结:本论文主要论述了概率论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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