噪声相关粒子滤波算法

发布时间：2017-10-24 15:26

  本文关键词：噪声相关粒子滤波算法

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【摘要】：对标准粒子滤波在处理非线性系统状态估计中噪声独立假设的局限,该文研究分析了一种噪声相关粒子滤波算法。在常用的系统状态模型基础上,分析了噪声相关时建议分布函数的具体分布形式,并以高斯相关噪声为背景,在重要性权重条件最小方差意义下推导了最优建议分布函数的数值表达式。所设计的滤波器有效弥补了传统粒子滤波算法在噪声相关情况下的缺陷,拓展了PF算法的应用范围。仿真实验表明了该方法的有效性。
【作者单位】： 兰州理工大学电气工程与信息工程学院;
【关键词】： 噪声相关 非线性系统 粒子滤波 建议分布函数
【基金】：国家自然科学基金(61263031) 甘肃省自然科学基金(1010RJZA046) 甘肃省教育厅研究生导师基金(0914ZTB003)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 粒子滤波器是一种新兴的非线性滤波方法,其核心思想[1-2]是采用一系列赋予相应权重信息的随机采样粒子以加权求和的方法近似系统的后验状态概率密度函数,在最小均方误差的准则下实现系统状态的估计。与目前普遍采用的扩展卡尔曼滤波器(extended kalman filter,EKF)和无迹卡尔

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本文编号：1089375