交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

发布时间：2018-11-09 14:38

【摘要】：针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。
[Abstract]:Aiming at the problem of particle degradation and lack of diversity in the standard interactive multi-model particle filter (IMMPF) algorithm, an interactive multi-model particle filter optimized resampling (IMMPFOR) algorithm is proposed. The linear optimization theory is used to improve the particle accuracy with small weights in the model. The novelty of the algorithm is reflected in the condition of given measurement information. Using linear optimization method and model interaction probability, the particles with small weights in each model are replaced with new particles. The new particle contains not only the particle information in the model, but also the particle information after the interaction between the model and other models. The simulation results of target tracking show that the new particle set of each model can accurately approximate the real state posteriori probability density function, and the estimation accuracy of the system is greatly improved compared with the standard IMMPF algorithm.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学自动化学院;哈尔滨建成集团有限公司;
【基金】：国家自然科学基金(61573112)~~
【分类号】：TN713

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本文编号：2320704