本文關(guān)鍵詞：噪聲相關(guān)粒子濾波算法

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【摘要】：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波在處理非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中噪聲獨(dú)立假設(shè)的局限,該文研究分析了一種噪聲相關(guān)粒子濾波算法。在常用的系統(tǒng)狀態(tài)模型基礎(chǔ)上,分析了噪聲相關(guān)時(shí)建議分布函數(shù)的具體分布形式,并以高斯相關(guān)噪聲為背景,在重要性權(quán)重條件最小方差意義下推導(dǎo)了最優(yōu)建議分布函數(shù)的數(shù)值表達(dá)式。所設(shè)計(jì)的濾波器有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)粒子濾波算法在噪聲相關(guān)情況下的缺陷,拓展了PF算法的應(yīng)用范圍。仿真實(shí)驗(yàn)表明了該方法的有效性。
【作者單位】： 蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 噪聲相關(guān) 非線性系統(tǒng) 粒子濾波 建議分布函數(shù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61263031) 甘肅省自然科學(xué)基金(1010RJZA046) 甘肅省教育廳研究生導(dǎo)師基金(0914ZTB003)
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 粒子濾波器是一種新興的非線性濾波方法,其核心思想[1-2]是采用一系列賦予相應(yīng)權(quán)重信息的隨機(jī)采樣粒子以加權(quán)求和的方法近似系統(tǒng)的后驗(yàn)狀態(tài)概率密度函數(shù),在最小均方誤差的準(zhǔn)則下實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)。與目前普遍采用的擴(kuò)展卡爾曼濾波器(extended kalman filter,EKF)和無(wú)跡卡爾

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本文編號(hào)：1089375