【摘要】：為了避免傳統(tǒng)粒子濾波算法中粒子貧化與退化現(xiàn)象,提出一種基于引力場的粒子濾波算法,利用引力場算法改進粒子濾波的重采樣過程,該算法中提出的移動因子能使粒子集朝著高似然區(qū)域分布移動,從而使粒子快速集中地分布在真實狀態(tài)附近,同時提出的自轉(zhuǎn)因子使分布在真實狀態(tài)周圍的粒子隨機保持一定距離,避免過度集中,從而增加粒子的多樣性.仿真結(jié)果表明,所提出算法不僅具有有效性,而且估計精度高,收斂速度快,魯棒性較好.
[Abstract]:In order to avoid particle dilution and degradation in traditional particle filtering algorithm, a particle filter algorithm based on gravitational field is proposed to improve the resampling process of particle filter. The moving factor proposed in this algorithm can make the particle set move towards the high likelihood region, so that the particle can be distributed in the real state quickly. The rotation factor proposed at the same time allows the particles distributed around the real state to keep a certain distance at random and avoid excessive concentration, thus increasing the diversity of particles. Simulation results show that the proposed algorithm is not only effective, but also has high estimation accuracy, fast convergence speed and good robustness.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61364017) 研究生創(chuàng)新基金項目(YC2015-S244)
【分類號】：TN713

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2174183