本文關(guān)鍵詞：基于正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的粒子濾波算法

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【摘要】：為了解決粒子退化問題,提出一種基于正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的粒子濾波算法.在粒子濾波算法中引入正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思想,利用構(gòu)建的正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案將粒子進(jìn)行重新組合、粒子評估和最優(yōu)選擇,以改善粒子性能.該方法類似于遺傳算法中的交叉和變異,但產(chǎn)生的新粒子更具有代表性.在數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)中,利用兩個(gè)常用仿真模型,比較了提出算法與經(jīng)典粒子濾波,進(jìn)化粒子濾波算法的性能,探討了相關(guān)參數(shù)對狀態(tài)估計(jì)性能的影響.大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的粒子濾波算法性能要好于其他四種粒子濾波算法.
【作者單位】： 湖南工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子濾波 正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 粒子退化 重采樣
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170102)資助 湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(14JJ2115,2015JJ2046)資助
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 1引言粒子濾波算法的思想是通過尋找一組在狀態(tài)空間傳播的隨機(jī)樣本對概率密度函數(shù)進(jìn)行近似表達(dá),以樣本均值代替積分運(yùn)算,從而獲得狀態(tài)最小方差估計(jì).盡管算法中的概率分布只是真實(shí)分布的一種近似,但是由于其非參數(shù)化的特點(diǎn),粒子濾波算法擺脫了解決非線性濾波問題時(shí)隨機(jī)變量必須

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：516421