基于遗传算法的改进粒子滤波算法

杨宁; 钱峰; 朱瑞

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针对粒子数量和质量对粒子滤波(Particle Filter,PF)的退化问题具有重要影响,从大量采样粒子中采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)获得采样重要性重采样粒子滤波(Sampling Im-portance Resampling Particle Filter,SIRPF)的初始粒子,改善初始粒子质量,并保证其随机性和统计性.在车辆定位仿真中,采用定位精度、滤波发散次数和计算时间为指标对改进的遗传-粒子滤波算法GA-SIRPF和传统SIRPF进行比较.结果表明,GA改进了初始粒子质量,减少了粒子退化可能性,提高了系统定位精度.

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来源
《上海交通大学学报》 |2011年第10期|1526-1530|共5页
作者
杨宁; 钱峰; 朱瑞;
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作者单位

上海电力学院电力与自动化工程学院;

上海交通大学电子信息与电气工程学院;

上海交通大学机械与动力工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
粒子滤波; 遗传算法; 粒子质量; 定位;

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