基于Metropolis-Hastings变异的粒子群优化粒子滤波器

路威; 张邦宁

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基于Metropolis-Hastings变异的粒子群优化粒子滤波器

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为了解决粒子滤波在粒子数量较少时估计精度不高的问题,提出了一种基于Metropolis-Hastings(MH)变异的粒子群优化粒子滤波算法.该算法将Metropolis-Hastings(MH)移动作为粒子群优化的变异算子,通过将MH变异规则与粒子群的速度-位置搜索过程相结合,使得重采样后的粒子群更接近真实的后验概率密度分布,有效解决了一般的变异粒子群算法容易发散的问题,加快了粒子滤波在序贯估计过程中的收敛速度,提高了其估计精度.仿真试验证明,基于MH变异的粒子群优化粒子滤波算法可以有效地克服粒子贫化现象,改善对非线性系统的跟踪估计效果.

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来源
《计算机科学》 |2013年第z1期|33-36|共4页
作者
路威; 张邦宁;
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作者单位

解放军理工大学;

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正文语种 chi
中图分类 TP301.06;
关键词
粒子滤波; Metropolis-Hastings变异; 粒子群优化; 粒子重采样;

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