计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2012年
7期
2776-2779,2783
,共5页
粒子滤波%重要性函数%积分卡尔曼滤波%统计线性回归
粒子濾波%重要性函數%積分卡爾曼濾波%統計線性迴歸
입자려파%중요성함수%적분잡이만려파%통계선성회귀
针对当前粒子滤波权值退化问题以及精度与时耗的矛盾,提出了一种新的高精度自适应粒子滤波算法.该算法综合考虑优选建议分布函数和重采样两种并行改进滤波性能的方法:首先,在积分卡尔曼滤波(QKF)的基础上引入修正因子,通过修正的积分卡尔曼滤波(PQKF)产生优选的建议分布函数,较好地克服了粒子退化现象,在提高滤波精度的同时降低了运算量;在重采样阶段,通过引入系统估计和预测提供的新息差值在线自适应调整采样粒子数,较好地保证了粒子采样的高效性和算法的实时性.实验表明,新算法具有高精度、低时耗的优点,是一种高精度自适应粒子滤波算法.
針對噹前粒子濾波權值退化問題以及精度與時耗的矛盾,提齣瞭一種新的高精度自適應粒子濾波算法.該算法綜閤攷慮優選建議分佈函數和重採樣兩種併行改進濾波性能的方法:首先,在積分卡爾曼濾波(QKF)的基礎上引入脩正因子,通過脩正的積分卡爾曼濾波(PQKF)產生優選的建議分佈函數,較好地剋服瞭粒子退化現象,在提高濾波精度的同時降低瞭運算量;在重採樣階段,通過引入繫統估計和預測提供的新息差值在線自適應調整採樣粒子數,較好地保證瞭粒子採樣的高效性和算法的實時性.實驗錶明,新算法具有高精度、低時耗的優點,是一種高精度自適應粒子濾波算法.
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