一种补偿的扩展KALMAN粒子滤波

李甫; 齐飞; 石光明; 张犁

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一种补偿的扩展KALMAN粒子滤波

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设计合适的重要性概率密度函数是粒子滤波中的一个重要问题。首先分析了扩展Kalman滤波器的线性化误差,然后加入调节因子,采用补偿的方法减小线性化误差,并用此方法获取粒子滤波中的重要性概率密度函数,同时该概率密度函数参考了最新的观测量,因此提议分布产生的粒子更能反映系统状态的后验概率分布。实验结果表明新算法的估计性能优于标准粒子滤波和Kalman粒子滤波,与UnscentedParticleFilter相比,新算法降低了计算复杂度。

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来源
《系统仿真学报》 |2009年第15期|4752-4755|共5页
作者
李甫; 齐飞; 石光明; 张犁;
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作者单位

西安电子科技大学电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
重要性密度函数; 粒子滤波; 扩展卡尔曼滤波; 贝叶斯估计;

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