本文關(guān)鍵詞： 雞群優(yōu)化算法 粒子濾波 粒子貧化 狀態(tài)估計　出處：《系統(tǒng)仿真學(xué)報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對粒子濾波中重采樣所引起的粒子貧化問題,在將雞群優(yōu)化算法融入到粒子濾波采樣階段的基礎(chǔ)上,提出了一種雞群優(yōu)化粒子濾波算法。該算法將粒子權(quán)值作為適應(yīng)度以確定粒子的類型及相互關(guān)系,通過不同類型粒子的運動機制完成相應(yīng)的位置更新,并利用動態(tài)變化的粒子群體結(jié)構(gòu)來克服陷入局部最優(yōu)的不足和加快尋優(yōu)速度,使粒子向后驗概率的高似然區(qū)域運動,既保證了樣本多樣性又提高了粒子質(zhì)量。仿真實驗結(jié)果表明該方法提高了濾波的估計精度并保持了濾波過程中粒子的多樣性,同時減少了狀態(tài)估計所需的粒子數(shù)量。
[Abstract]:Aiming at the problem of particle dilution caused by resampling in particle filter, the chicken swarm optimization algorithm is integrated into the sampling stage of particle filter. In this paper, a particle filter algorithm for chicken swarm optimization is proposed, in which particle weight is taken as fitness to determine the type and relationship of particles, and the corresponding position updating is accomplished by the motion mechanism of different types of particles. The dynamic particle population structure is used to overcome the deficiency of falling into local optimum and to accelerate the speed of optimization, which makes the particle move to the high likelihood region of the posterior probability. The simulation results show that the proposed method can improve the estimation accuracy of the filter and maintain the diversity of the particles in the filtering process, while reducing the number of particles needed in the state estimation.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院;水下信息處理與控制國家級重點實驗室;
【分類號】：TP18;TN713

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1545578