本文關(guān)鍵詞：截?cái)嗟淖赃m應(yīng)容積粒子濾波器

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【摘要】：在現(xiàn)有的高斯粒子濾波算法(Gaussian particle filter,GPF)中,粒子的重要性密度函數(shù)是由高斯濾波器(Gaussian filter,GF)結(jié)合當(dāng)前最新量測來構(gòu)建的。在高精度、強(qiáng)非線性的量測條件下,傳統(tǒng)GF并不能很好地近似狀態(tài)真實(shí)后驗(yàn)概率密度函數(shù),為了解決這一問題,提出一種截?cái)嗟淖赃m應(yīng)容積卡爾曼濾波器,并用其來構(gòu)建粒子的重要性密度函數(shù),從而推導(dǎo)出了截?cái)嗟淖赃m應(yīng)容積粒子濾波器。仿真表明,在高精度、強(qiáng)非線性的量測條件下,所提出的濾波算法比現(xiàn)有的GPF具有更高的估計(jì)精度。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 截?cái)嗟淖赃m應(yīng)容積粒子濾波器 后驗(yàn)概率密度函數(shù) 高精度 強(qiáng)非線性
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61371173) 中國博士后科學(xué)基金(2013M530147,2014T70309) 黑龍江省博士后基金(LBH-Z13052,LBHTZ0505) 哈爾濱工程大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金(HEUCFQ20150407)資助課題
【分類號】：TN713
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址:http:∥www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20150918.1533.006.html0引言粒子濾波(particle filter,PF)是一種基于遞推貝葉斯估計(jì)和蒙特卡羅仿真思想的統(tǒng)計(jì)濾波方法。標(biāo)準(zhǔn)PF算法將狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度函數(shù)作為重要性密度函數(shù),由于沒有考慮到當(dāng)前最新的量測信

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 楊保海;g，

本文編號：817391