一种粒子滤波自适应优化算法

通过对粒子滤波算法中建议分布与重采样2种改进技术分析,提出了一种粒子滤波自适应优化算法.首先,基于退火参数自适应优化混合建议分布,以改进建议分布的采样范围.然后,在基于有效样本大小的自适应重采样技术之上,借助另一多样性测度即种群多样性因子来自适应调整重采样阈值,而且,样本变异操作在重采样之后被引入确保样本的多样性.同时,结合部分分层重采样算法研究并进行改进,改进的部分分层重采样算法具有原算法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.通过仿真实验,粒子滤波自适应优化算法的性能和有效性均得以验证.