原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
粒子滤波器是基于序贯Monte Carlo仿真方法的非线性滤波算法,本文对粒子滤波器的研究现状和研究进展做了综述,详细论述了粒子滤波原理、收敛性、应用及进展.首先在Bayes框架内分析了序贯重要性采样原理,重要性分布函数的选择,以及重采样方法,总结了粒子滤波器发展过程中的各种改进策略和新变种,讨论了粒子滤波器在各个领域的应用及进展,最后介绍了粒子方法的新发展,新动态,并对未来发展方向做了进一步的展望.
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文献信息
篇名 粒子滤波进展与展望
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 Bayes估计 粒子滤波器 最优滤波 序贯Monte Carlo方法
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 261-267
页数 7页 分类号 TP14
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8152.2006.02.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘泉 西北工业大学自动化学院 544 9437 45.0 77.0
2 张洪才 西北工业大学自动化学院 243 5379 38.0 64.0
3 王睿 西北工业大学自动化学院 49 639 14.0 24.0
4 杨小军 西北工业大学自动化学院 5 272 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
Bayes估计
粒子滤波器
最优滤波
序贯Monte Carlo方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
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