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高斯辅助粒子算法

宋昊霖 沈阳建筑大学; 辽宁沈阳110168
粒子滤波   重要性密度函数   重采样   高斯辅助粒子滤波  

摘要:粒子滤波算法在处理非线性,非高斯问题的状态估计方面有独特的优势。粒子滤波方法由于存在粒子退化,粒子多样性匮乏等问题,不能准确地估计系统状态。该文提出了一种新的粒子滤波算法-高斯辅助粒子滤波算法,将即时的观测值信息引入重要性概率密度函数当中。该研究进行重采样时,用高斯变换对粒子进行了重新分布并调整重采样后的粒子权值。通过仿真实验验证该方法可以有效运用当前观测量值,优化粒子分布,在解决粒子退化问题的同时,也能维持粒子的多样性,提高滤波效率。

简介:《科技资讯》(半月刊)创刊于2003年,由北京市科学技术研究院主管,北京国际科技服务中心;北京合作创新国际科技服务中心主办,CN刊号为:11-5042/N,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。

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