光电技术应用
光電技術應用
광전기술응용
ELECTRO-OPTIC WARFARE & RADAR PASSIVE COUNTERMEASURES
2009年
1期
66-69
,共4页
粒子滤波%无迹卡尔曼滤波%马尔科夫蒙特卡罗法%状态估计
粒子濾波%無跡卡爾曼濾波%馬爾科伕矇特卡囉法%狀態估計
입자려파%무적잡이만려파%마이과부몽특잡라법%상태고계
针对粒子滤波算法(PF)建议性函数的选择问题和粒子匮乏现象,提出了改进粒子滤波算法.该算法利用无迹卡尔曼滤波(UKF)产生建议性分布,提高估计精度;采用马尔科夫蒙特卡罗法(MCMC)保持粒子多样性,抑制粒子匮乏现象.仿真结果表明该算法的目标状态估计精度明显优于PF、UPF、PF-MCMC和PF-EKF-MCMC算法.
針對粒子濾波算法(PF)建議性函數的選擇問題和粒子匱乏現象,提齣瞭改進粒子濾波算法.該算法利用無跡卡爾曼濾波(UKF)產生建議性分佈,提高估計精度;採用馬爾科伕矇特卡囉法(MCMC)保持粒子多樣性,抑製粒子匱乏現象.倣真結果錶明該算法的目標狀態估計精度明顯優于PF、UPF、PF-MCMC和PF-EKF-MCMC算法.
침대입자려파산법(PF)건의성함수적선택문제화입자궤핍현상,제출료개진입자려파산법.해산법이용무적잡이만려파(UKF)산생건의성분포,제고고계정도;채용마이과부몽특잡라법(MCMC)보지입자다양성,억제입자궤핍현상.방진결과표명해산법적목표상태고계정도명현우우PF、UPF、PF-MCMC화PF-EKF-MCMC산법.
