基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

万智萍; 叶仕通

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基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

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提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKE-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.

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来源
《吉林师范大学学报（自然科学版）》 |2011年第2期|114-118|共5页
作者
万智萍; 叶仕通;
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作者单位

中山大学新华学院,信息科学系,广东,广州,510520;

广东工业大学,华立学院,广东,增城,511325;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
粒子滤波; 密度函数; 滤波算法; 目标跟踪; 卡尔曼滤波;

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