Abstract-A ramverk för positionering, navigering och spårning problem med hjälp av partikelfilter (sekvens Monte Carlo metoder) utvecklas. Den består av en klass av rörelsemodeller och en allmän icke-linjär mätekvation i position. En allmän algoritm presenteras, som är parsimonisk med partikeldimensionen. Den baseras på marginalisering, vilket gör det möjligt för ett Kalmanfilter att uppskatta alla positionsderivat, och partikelfiltret blir lågdimensionellt. Detta är av yttersta vikt för högpresterande realtidsapplikationer. Automotive och luftburna applikationer illustrerar numeriskt fördelen jämfört med klassiska Kalman filterbaserade algoritmer. Här är användningen av icke-linjära modeller och icke-gaussiskt buller den viktigaste förklaringen till förbättringen av noggrannheten. Mer specifikt beskriver vi hur tekniken för kartmatchning används för att matcha ett flygplans höjdprofil med en digital höjdkarta och en bils vågräta väg till en gatukarta. I båda fallen finns implementationer i realtid tillgängliga och tester har visat att noggrannheten i båda fallen är jämförbar med satellitnavigering (som GPS), men med högre integritet. Baserat på simuleringar argumenterar vi också för hur partikelfiltret kan användas för positionering baserat på mobilmätningar, för integrerad navigering i flygplan och för målspårning i flygplan och bilar. Slutligen möjliggör partikelfiltret en lovande lösning på den kombinerade uppgiften att navigera och spåra, med möjlig tillämpning på luftburna jakt- och kollisionsundvikande system i bilar.
REF ) utformade en ram för problem med positionering, navigering och spårning baserat på partikelfilter, och några allmänna algoritmer beskrevs.
Particle Filters for Positioning, Navigation and Tracking
{'venue': 'IEEE Trans. Signal Process.', 'journal': 'IEEE Trans. Signal Process.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}