本文選題：粒子濾波　切入點：粒子群優(yōu)化　出處：《計算機應用》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)基于粒子群優(yōu)化的粒子濾波(PF)算法(PSOPF)在移動粒子向高似然區(qū)域移動的過程中,由于破壞了預測分布,當似然函數(shù)具有多峰時,其在具有大計算量的同時濾波性能并沒有明顯提升。針對該問題,提出了基于似然分布調整的粒子群優(yōu)化粒子濾波新方法(LA-PSOPF)。在保留預測分布的前提下,運用PSO算法調整似然分布,提高有效粒子數(shù)量,進而提高濾波性能;同時引入局部優(yōu)化策略,縮減參與PSO優(yōu)化的粒子群規(guī)模,從而減少運算量,達到濾波精度與速度的平衡。仿真結果表明,當量測誤差較小,似然函數(shù)具有多峰值時,改進算法的濾波精度和穩(wěn)定性都優(yōu)于PF算法和PSOPF算法,同時運算時間少于PSOPF算法。
[Abstract]:The traditional PSO PFF algorithm based on particle swarm optimization (PSO) is used in the process of moving particles to the high likelihood region, because the predicted distribution is destroyed, when the likelihood function has multiple peaks, The filter performance has not been improved obviously at the same time. A new particle swarm optimization particle filter method based on likelihood distribution adjustment is proposed to solve the problem. PSO algorithm is used to adjust the likelihood distribution, to improve the number of effective particles, and then to improve the filtering performance. At the same time, the local optimization strategy is introduced to reduce the size of the particle swarm that participates in the PSO optimization, thus reducing the amount of computation. The simulation results show that the filtering accuracy and stability of the improved algorithm are better than those of PF algorithm and PSOPF algorithm, and the computation time is less than that of PSOPF algorithm when the equivalent measurement error is small and the likelihood function has multiple peaks.
【作者單位】： 江蘇科技大學電子信息學院;
【分類號】：TN713

【參考文獻】

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本文編號：1591553