基于多样性向导的自适应重采样粒子滤波研究

由于在非线性非高斯系统和多模处理能力上的优越性,粒子滤波算法已经被广泛应用。针对粒子滤波算法现有缺陷分析,提出一种基于多样性向导的自适应重采样粒子滤波。首先,基于多样性向导自适应调整重采样阈值。在基于有效样本大小的自适应重采样技术之上,借助了另一多样性测度即种群多样性因子来自适应地调整有效样本大小的阈值;而且,在重采样之后引入样本变异操作来确保样本的多样性。然后,提出了一种改进的部分分层重采样算法。该算法借鉴部分分层重采样执行快、时间短的优点,同时结合权重优化的思想改进重采样的样本权重计算。最后,通过仿真实验验证了所提粒子滤波算法的性能和有效性。

一种改进的自适应优化粒子滤波算法研究

粒子滤波算法在非线性滤波领域受到广泛关注,但是该算法存在样本退化问题.为了改进粒子滤波算法的性能,这里结合自适应优化机制对粒子滤波算法的建议分布选择机制及重采样技术进行改进.对于粒子滤波的建议分布选择,提出一种基于自适应退火参数优化的混合建议分布方法.通过混合建议分布不足的分析,利用退火参数来优化控制状态转移先验分布函数和观测似然函数之间的比例,同时,基于自适应参数优化机制来动态调整退火参数的值.对于粒子滤波的重采样,提出了基于部分分层重采样优化算法的自适应重采样技术.通过有效样本大小的评估来执行自适应重采样策略,此外,基于部分分层重采样算法,利用权重优化的思想对其重采样前后权重计算的方法进行优化.通过相关算法的性能比较,所提改进粒子滤波算法的有效性得以验证.