本文關(guān)鍵詞：高斯粒子流濾波器

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【摘要】：粒子流濾波器以粒子流速度場描述隨機樣本從先驗分布到后驗分布的演化,實現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的貝葉斯估計.針對其一般解計算復雜、難于濾波求解的問題,導出一種高斯假設(shè)條件下的粒子流濾波器.在線性高斯條件下推導了速度場的解析解;證明了當演化步長趨近于0時,該解析解與Kalman-Bucy濾波器的解具有一致的形式;基于該解導出了非線性高斯系統(tǒng)速度場的表達式,并進一步利用Unscented變換近似求解.通過若干仿真算例表明,高斯粒子流濾波器放寬了系統(tǒng)噪聲為高斯型的限制,其精度優(yōu)于經(jīng)典非線性高斯濾波器,計算復雜度低于一般粒子濾波器,且具有良好的穩(wěn)定性.
【作者單位】： 海軍工程大學兵器工程系;
【關(guān)鍵詞】： 非線性濾波 貝葉斯估計 粒子流濾波器 速度場 Unscented變換
【分類號】：TN713
【正文快照】： 1引言貝葉斯非線性濾波基于非線性動態(tài)系統(tǒng)模型,通過帶噪聲的觀測采樣序列近似計算出目標狀態(tài)的后驗分布統(tǒng)計量,來實現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的估計[1],近幾十年來已經(jīng)在目標跟蹤、導航等工程領(lǐng)域得到了廣泛應用.根據(jù)近似方法的不同,可分為解析近似方法和仿真近似方法.解析法基于卡爾曼濾

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本文編號：621530