萤火虫算法智能优化粒子滤波

发布时间：2017-08-08 08:36

  本文关键词：萤火虫算法智能优化粒子滤波

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【摘要】：针对粒子滤波(Particle filter,PF)重采样导致的粒子贫化以及需要大量粒子才能进行状态估计的问题,本文结合粒子滤波的运行机制,对萤火虫算法的寻优方式进行修正,设计了新的萤火虫位置更新公式和荧光亮度计算公式,并在此基础上提出了萤火虫算法智能优化粒子滤波.该方法引入了萤火虫群体的优胜劣汰机制以及萤火虫个体的吸引和移动的行为,使粒子群智能地向高似然区域移动,提高了粒子群的整体质量.实验表明该方法提高了粒子滤波的预测精度,同时大大降低了状态值预测所需的粒子数量.
【作者单位】： 南京理工大学自动化学院;中国卫星海上测控部;
【关键词】： 粒子滤波 萤火虫算法 粒子贫化 状态估计
【基金】：国家自然科学基金(61501521,U1330133,61473153;,61403421,61203266) 国防重点预研资助项目(40405070102)资助~~
【分类号】：TP18
【正文快照】： 非线性系统广泛存在于实际工程应用中,例如工业控制、目标跟踪、故障检测等,并且在系统中还可能存在非高斯噪声,这些因素会降低基于卡尔曼理论框架的常规滤波算法的性能[1-2].粒子滤波(Particle filter,PF)[3]是一种基于蒙特卡罗思想的滤波技术,由于其状态函数和观测函数没有

【参考文献】

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本文编号：639096