本文關(guān)鍵詞：截斷的自適應(yīng)容積粒子濾波器

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【摘要】：在現(xiàn)有的高斯粒子濾波算法(Gaussian particle filter,GPF)中,粒子的重要性密度函數(shù)是由高斯濾波器(Gaussian filter,GF)結(jié)合當前最新量測來構(gòu)建的。在高精度、強非線性的量測條件下,傳統(tǒng)GF并不能很好地近似狀態(tài)真實后驗概率密度函數(shù),為了解決這一問題,提出一種截斷的自適應(yīng)容積卡爾曼濾波器,并用其來構(gòu)建粒子的重要性密度函數(shù),從而推導(dǎo)出了截斷的自適應(yīng)容積粒子濾波器。仿真表明,在高精度、強非線性的量測條件下,所提出的濾波算法比現(xiàn)有的GPF具有更高的估計精度。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學自動化學院;
【關(guān)鍵詞】： 截斷的自適應(yīng)容積粒子濾波器 后驗概率密度函數(shù) 高精度 強非線性
【基金】：國家自然科學基金(61371173) 中國博士后科學基金(2013M530147,2014T70309) 黑龍江省博士后基金(LBH-Z13052,LBHTZ0505) 哈爾濱工程大學中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項基金(HEUCFQ20150407)資助課題
【分類號】：TN713
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址:http:∥www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20150918.1533.006.html0引言粒子濾波(particle filter,PF)是一種基于遞推貝葉斯估計和蒙特卡羅仿真思想的統(tǒng)計濾波方法。標準PF算法將狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度函數(shù)作為重要性密度函數(shù),由于沒有考慮到當前最新的量測信

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本文編號：817391