【摘要】：基于傳統(tǒng)重采樣技術(shù)的粒子濾波算法存在著計算量大、粒子枯竭現(xiàn)象嚴(yán)重、估計精度較差的缺陷,針對這些問題,提出一種基于重采樣技術(shù)改進(jìn)的粒子濾波算法(Improved Resample Particle Filter,IRPF).該算法首先在重采樣時對粒子進(jìn)行處理,得到新粒子集;然后對所有的粒子進(jìn)行分類,得到兩類粒子集,對中等權(quán)值粒子集不進(jìn)行重采樣;最后對大權(quán)值粒子和小權(quán)值粒子組成的粒子集先進(jìn)行判斷,若符合重采樣條件,則對其使用線性組合方式進(jìn)行重采樣得到新粒子.仿真結(jié)果表明,提出的算法是可行的.
[Abstract]:The particle filter algorithm based on the traditional resampling technique has the disadvantages of large computation, serious particle depletion and poor estimation accuracy. In view of these problems, a particle filter algorithm (Improved Resample Particle Filter,IRPF) based on resampling technique is proposed. Firstly, the new particle set is obtained by processing the particles in resampling, and then all the particles are classified, and two kinds of particle sets are obtained, and the medium weight particle set is not resampled. Finally, the particle set composed of large weight particle and small weight particle is judged first. If the condition of resampling is satisfied, the new particle is resampled by linear combination method. Simulation results show that the proposed algorithm is feasible.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：山西省自然科學(xué)基金項目(2014011019-1)
【分類號】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2241572