东南大学学报（自然科学版）
東南大學學報（自然科學版）
동남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY
2013年
z1期
85-88
,共4页
王华剑%景占荣%郑文泉%屈保平
王華劍%景佔榮%鄭文泉%屈保平
왕화검%경점영%정문천%굴보평
非线性系统%粒子滤波%高斯-牛顿迭代%容积卡尔曼滤波%重要性密度函数
非線性繫統%粒子濾波%高斯-牛頓迭代%容積卡爾曼濾波%重要性密度函數
비선성계통%입자려파%고사-우돈질대%용적잡이만려파%중요성밀도함수
nonlinear system%particle filter%Gauss-Newton iteration%cubature Kalman filter%importance density function
针对标准粒子滤波算法粒子退化和贫化问题,提出了一种基于高斯-牛顿迭代思想的容积卡尔曼粒子滤波算法.该算法利用当前量测信息,使用容积数值积分原则通过以一组确定的点集和相应的权值直接计算非线性随机函数的均值和方差,避免了求导运算,并通过Gauss-Newton迭代方法对容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性最小二乘问题进行求解,减小了线性化误差,以此来产生粒子滤波算法的重要性密度函数,使得迭代CKF产生的重要性密度函数更接近于真实后验概率分布,从而改进了滤波性能.仿真结果表明,与粒子滤波和CPF滤波相比,迭代CKF粒子滤波具有更高的估计精度.
針對標準粒子濾波算法粒子退化和貧化問題,提齣瞭一種基于高斯-牛頓迭代思想的容積卡爾曼粒子濾波算法.該算法利用噹前量測信息,使用容積數值積分原則通過以一組確定的點集和相應的權值直接計算非線性隨機函數的均值和方差,避免瞭求導運算,併通過Gauss-Newton迭代方法對容積卡爾曼濾波(CKF)的非線性最小二乘問題進行求解,減小瞭線性化誤差,以此來產生粒子濾波算法的重要性密度函數,使得迭代CKF產生的重要性密度函數更接近于真實後驗概率分佈,從而改進瞭濾波性能.倣真結果錶明,與粒子濾波和CPF濾波相比,迭代CKF粒子濾波具有更高的估計精度.
침대표준입자려파산법입자퇴화화빈화문제,제출료일충기우고사-우돈질대사상적용적잡이만입자려파산법.해산법이용당전량측신식,사용용적수치적분원칙통과이일조학정적점집화상응적권치직접계산비선성수궤함수적균치화방차,피면료구도운산,병통과Gauss-Newton질대방법대용적잡이만려파(CKF)적비선성최소이승문제진행구해,감소료선성화오차,이차래산생입자려파산법적중요성밀도함수,사득질대CKF산생적중요성밀도함수경접근우진실후험개솔분포,종이개진료려파성능.방진결과표명,여입자려파화CPF려파상비,질대CKF입자려파구유경고적고계정도.
