基于Student’s t分布的自适应重采样粒子滤波算法

2017Engineering被引 1

摘要

针对粒子滤波在跟踪非线性状态突变系统的隐状态时, 因粒子贫化导致估计精度下降的问题, 提出一种基于Student’s t分布的自适应重采样粒子滤波算法.首先, 将Student’s t分布作为采样尺度转移方程, 再自适应地将粒子依据权值大小分为两个子集; 然后, 对子集执行自适应交叉和变异操作, 得到新生粒子集, 从而自适应地提升粒子多样性, 达到提升估计精度的目的.实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

引用本文（GB/T 7714）

滕飞, Teng Fei, 薛磊, 等. 基于Student’s t分布的自适应重采样粒子滤波算法[J]. 未知来源, 2017.

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DOI：https://doi.org/10.13195/j.kzyjc.2016.1567

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