基于蒙特卡洛方法的粒子滤波算法研究

• 作者: 吴建军 张串 李军科
• 来源期刊: 电脑与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 粒子滤波 序列蒙特卡洛 贝叶斯滤波 重要性采样
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TN713
• 字数: 4385字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2008.01.017

摘要

针对非线性、非高斯问题,文章详细分析了贝叶斯滤波的原理及其进展.采用近似线性及高斯假设处理,传统的卡尔曼滤波提供了一种很好的解决方案.但是,真实世界的非线性、非高斯问题存在,使得人们得不寻找一种更好的最优滤波方法.基于随机滤波理论、贝叶斯统计量和蒙特卡洛方法的粒子滤波理论迅速发展,并广泛应用到数字通信、目标跟踪、计算机视觉和机器故障诊断领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军科	无锡商业职业技术学院电子工程系	21	63	3.0	6.0
2	吴建军	无锡商业职业技术学院电子工程系	22	64	3.0	6.0
3	张串	中国科学院声学研究所上海实验室	2	38	2.0	2.0