计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2009年
4期
120-124
,共5页
粒子滤波%马尔可夫链蒙特卡罗法%建议分布%扩展卡尔曼滤波%不敏卡尔曼滤波
粒子濾波%馬爾可伕鏈矇特卡囉法%建議分佈%擴展卡爾曼濾波%不敏卡爾曼濾波
입자려파%마이가부련몽특잡라법%건의분포%확전잡이만려파%불민잡이만려파
粒子滤波算法摆脱了解决非高斯滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约,近年来广泛应用于跟踪与定位研究中.与粒子滤波有关的一个普遍问题是退化现象,增加粒子个数可以部分的解决这个问题,同时马尔可夫链的引入可以使粒子分布更加合理,因此建议分布的选择是至关重要的.分析粒子滤波原理后,将马尔可夫链蒙特卡罗法方法引入粒子滤波算法的实现中,结合扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波两种建议分布进行仿真.仿真结果展示了改进的粒子滤波算法的良好性能,而且粒子退化现象得到有效遏制.
粒子濾波算法襬脫瞭解決非高斯濾波問題時隨機量必鬚滿足高斯分佈的製約,近年來廣汎應用于跟蹤與定位研究中.與粒子濾波有關的一箇普遍問題是退化現象,增加粒子箇數可以部分的解決這箇問題,同時馬爾可伕鏈的引入可以使粒子分佈更加閤理,因此建議分佈的選擇是至關重要的.分析粒子濾波原理後,將馬爾可伕鏈矇特卡囉法方法引入粒子濾波算法的實現中,結閤擴展卡爾曼濾波和不敏卡爾曼濾波兩種建議分佈進行倣真.倣真結果展示瞭改進的粒子濾波算法的良好性能,而且粒子退化現象得到有效遏製.
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