Resumen

Cualquier vehículo, como un buque, tiene tres parámetros de actitud, que se definen principalmente como cabeceo, balanceo y rumbo con respecto al norte verdadero. En los levantamientos hidrográficos, la determinación de estos parámetros mediante tecnologías GPS o INS es esencial para los requisitos de las mediciones de vehículos. Recientemente, la integración de GPS/INS mediante el uso de algoritmos de fusión de datos se ha hecho cada vez más popular. Por lo tanto, el algoritmo de fusión de datos desempeña un papel importante en la determinación de la actitud del vehículo. Para mejorar la precisión y la eficiencia en la determinación de la actitud, se presentan dos algoritmos de fusión de datos mejorados, que son el filtro de partículas de Kalman extendido (EKPF) y el filtro de partículas genético (GPF). El algoritmo EKPF combina el filtro de partículas (PF) con el filtro de Kalman extendido (EKF) para evitar el empobrecimiento de la muestra durante el proceso de remuestreo. El GPF se basa en el algoritmo genético y el FP; se adoptan varios operadores genéticos, como la selección, el cruce y la mutación, para optimizar el proceso de remuestreo del FP, que no sólo puede reducir el empobrecimiento de partículas, sino también mejorar la eficiencia de cálculo. Se analizan las prestaciones del sistema basado en los dos algoritmos propuestos y se comparan con el KF tradicional. Los resultados de la simulación muestran que, teniendo en cuenta de forma global la precisión de la determinación y el coste de consumo, el rendimiento del GPF propuesto es mejor que el EKPF y el KF tradicional.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo de fusión de datos, gpf, kf tradicional, filtro de partículas de kalman, precisión en la determinación de la actitud, algoritmos de fusión de datos, filtro de kalman ampliado, filtro de partículas genético, varios operadores genéticos, determinación de la actitud del vehículo
• Keywords:data fusion algorithm, gpf, traditional kf, kalman particle filter, attitude determination accuracy, data fusion algorithms, extended kalman filter, genetic particle filter, several genetic operators, vehicle attitude determination