-
题名改进粒子滤波算法研究
被引量:2
- 1
-
-
作者
张淼
胡建旺
周云锋
-
机构
军械工程学院指挥与控制工程教研室
-
出处
《兵工自动化》
2008年第11期61-63,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60572062)
-
文摘
重采样思想能解决粒子滤波中的粒子退化问题,但却导致粒子多样性丧失的现象,使描述状态后验概率密度的粒子不够充分。围绕如何增加粒子的多样性,已提出的改进算法包括MCMC移动步骤及正则化粒子滤波(RPF)算法。讨论2种改进算法的基本思想及步骤,通过对一典型标量非线性系统的仿真实验,分析改进算法的性能特点。实验结果表明,2种改进算法都有效增加了粒子的多样性,缓解了粒子匮乏问题。
-
关键词
重采样
粒子滤波
粒子衰竭
-
Keywords
Resample
Particle filtering
Particle failure
-
分类号
O236
[理学—运筹学与控制论]
-
-
题名粒子滤波算法在多传感器测量中的应用
被引量:2
- 2
-
-
作者
郑华
谭博
裴承鸣
-
机构
西北工业大学数据处理中心
-
出处
《现代电子技术》
2014年第1期24-26,30,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(11302175)
-
文摘
目标跟踪是粒子滤波算法在处理非线性问题的一种典型应用,但由于在线处理能力或传输条件的限制,实际应用中往往无法对多个传感器数据同时处理。据此,给出了一种基于多传感器选优的粒子滤波算法。假设每个时刻可以处理一个测量数据,该算法先采用加权的概率密度函数来评价每个传感器获得的测量值,并用粒子滤波对概率密度函数的加权进行实时更新,基于最大熵标准来选取最优测量数据进行处理。同时,最大熵标准保证了最优似然函数分布最宽,从而缓解粒子衰竭问题。通过数值仿真实验证明,该算法可以选择最优观测数据进行处理,有效降低多传感器测量中粒子滤波在线实时处理性能的要求,也较好地缓解了粒子滤波的"衰竭"问题。
-
关键词
粒子滤波
最大熵
传感器选择
粒子衰竭
-
Keywords
particle filter
maximum entropy
sensors selection
particle failure
-
分类号
TN911.634
[电子电信—通信与信息系统]
-