基于高斯Sigma点选取的改进UPF算法

针对标准粒子滤波存在的粒子退化现象,提出了一种改进的UPF算法。该算法采用基于高斯Sigma点选取的自适应无味卡尔曼滤波产生建议分布函数,然后利用MetropolisHastings(MH)方法优化粒子,提高了对系统后验概率密度的逼近程度。仿真结果表明:改进算法降低了粒子滤波算法的粒子退化程度,提高了跟踪精度。