【摘 要】
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针对农业机械导航系统中常用的Kalman滤波对多传感器数据进行融合的算法不适用于非线性农用车辆导航系统的问题,该文采用粒子滤波方法进行数据融合,以获得准确的导航定位信息
【机 构】
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河北农业大学信息科学与技术学院,中国农业大学现代精细农业系统集成教育部重点实验室
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针对农业机械导航系统中常用的Kalman滤波对多传感器数据进行融合的算法不适用于非线性农用车辆导航系统的问题,该文采用粒子滤波方法进行数据融合,以获得准确的导航定位信息;该算法增加抗野值步骤,有效削弱GPS跳变引起的误差;通过对重要密度函数进行改进,引入无迹卡尔曼滤波方法（UKF）,并采用不同重采样方法,有效抑制了粒子退化;增加MCMC步骤,减少了样本枯竭现象。仿真结果表明,改进后粒子滤波方法,可有效提高精度,减小导航误差,可满足农用车辆与作业机械的导航要求。
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