福州大学学报（自然科学版）
福州大學學報（自然科學版）
복주대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF FUZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2015年
1期
54-60
,共7页
戴曼娜%林培杰%程树英%苏诗荐%郑柏春
戴曼娜%林培傑%程樹英%囌詩薦%鄭柏春
대만나%림배걸%정수영%소시천%정백춘
高斯粒子滤波%粒子群优化%压缩因子%高斯分布
高斯粒子濾波%粒子群優化%壓縮因子%高斯分佈
고사입자려파%입자군우화%압축인자%고사분포
Gaussian particle filtering%particle swarm optimization%compressibility factor%Gaussian distribution
针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩因子的粒子群优化算法能有效平衡粒子的全局探测与局部开采.实验结果表明,新算法的滤波精度比高斯粒子滤波精度平均可提高93.9％,具有更高的稳定性.
針對高斯粒子濾波(GPF)在多峰高斯假設條件下不能滿足貝葉斯估計精度的問題,提齣一種基于粒子群優化的高斯粒子濾波算法(PSO-GPF).該算法用粒子群優化算法更新高斯建議分佈的參數,解決粒子退化和多峰高斯下的粒子精度問題.同時,帶壓縮因子的粒子群優化算法能有效平衡粒子的全跼探測與跼部開採.實驗結果錶明,新算法的濾波精度比高斯粒子濾波精度平均可提高93.9％,具有更高的穩定性.
침대고사입자려파(GPF)재다봉고사가설조건하불능만족패협사고계정도적문제,제출일충기우입자군우화적고사입자려파산법(PSO-GPF).해산법용입자군우화산법경신고사건의분포적삼수,해결입자퇴화화다봉고사하적입자정도문제.동시,대압축인자적입자군우화산법능유효평형입자적전국탐측여국부개채.실험결과표명,신산법적려파정도비고사입자려파정도평균가제고93.9％,구유경고적은정성.
