本文關(guān)鍵詞：基于傳統(tǒng)重采樣的局部系統(tǒng)確定性算法

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【摘要】：在自主駕駛中粒子濾波被廣泛用于追蹤目標。但是粒子濾波的一個問題是隨著循環(huán)次數(shù)的增加會出現(xiàn)粒子退化的現(xiàn)象,這是因為少數(shù)粒子的權(quán)值會越來越高導(dǎo)致多數(shù)粒子失去跟蹤價值。而重采樣則可以在運行過程中不斷對粒子權(quán)值進行調(diào)整。目前已經(jīng)有很多的重采樣方法被提了出來,但是由于編程過程中復(fù)雜性的問題,很多重采樣方法被視為計算的瓶頸。為了解決這個問題,一個改進的重采樣算法被提了出來。首先介紹粒子濾波中最頻繁使用的幾種重采樣算法。并對他們進行了理論分析,從而揭示了這些重采樣算法之間的區(qū)別,包括他們的重采樣效率和計算復(fù)雜度。通過模擬,確認了理論分析的結(jié)果。結(jié)果表明,局部系統(tǒng)確定性重采樣是適用于大量的對象跟蹤的情況。
【作者單位】： 同濟大學(xué)中德學(xué)院;
【分類號】：TN713
【正文快照】： 0 引言 粒子濾波器包括三個基本過程:采樣步驟,重要性步驟,和重采樣步驟[1]。重采樣步驟對于粒子濾波的每個循環(huán)都是至關(guān)重要的,因為如果沒有重采樣步驟,大部分粒子的權(quán)重很快變得很小,只有少數(shù)粒子的權(quán)重變得非常大,這將導(dǎo)致有效粒子數(shù)太少最終使得濾波失效。重采樣算法的意

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