基于引力场的粒子滤波算法

发布时间：2018-08-09 13:14

【摘要】：为了避免传统粒子滤波算法中粒子贫化与退化现象,提出一种基于引力场的粒子滤波算法,利用引力场算法改进粒子滤波的重采样过程,该算法中提出的移动因子能使粒子集朝着高似然区域分布移动,从而使粒子快速集中地分布在真实状态附近,同时提出的自转因子使分布在真实状态周围的粒子随机保持一定距离,避免过度集中,从而增加粒子的多样性.仿真结果表明,所提出算法不仅具有有效性,而且估计精度高,收敛速度快,鲁棒性较好.
[Abstract]:In order to avoid particle dilution and degradation in traditional particle filtering algorithm, a particle filter algorithm based on gravitational field is proposed to improve the resampling process of particle filter. The moving factor proposed in this algorithm can make the particle set move towards the high likelihood region, so that the particle can be distributed in the real state quickly. The rotation factor proposed at the same time allows the particles distributed around the real state to keep a certain distance at random and avoid excessive concentration, thus increasing the diversity of particles. Simulation results show that the proposed algorithm is not only effective, but also has high estimation accuracy, fast convergence speed and good robustness.
【作者单位】： 华东交通大学电气与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61364017) 研究生创新基金项目(YC2015-S244)
【分类号】：TN713

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2174183