基于统计线性回归的粒子滤波方法

• 作者: 郭文艳 韩崇昭
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波:状态估计:统计线性回归 高斯.厄米特积分 重要性密度函数
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1905-1908
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3460字
• 语种: 中文

摘要

针对非线性、非高斯系统的状态估计问题,该文提出了一种基于统计线性回归的粒子滤波算法.在该算法中,首先对非线性函数基于统计线性回归展开,并利用高斯积分估计回归系数,依此产生重要性密度函数.该密度函数融入了最新的观测信息,扩大了与系统真实后验密度的重叠区域.理论分析和实验结果表明,该算法具有较高的估计精度,与一般的粒子滤波算法相比,有较好的稳定性和较低的计算量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩崇昭	西安交通大学电信工程学院	349	5634	35.0	59.0
2	郭文艳	西安交通大学电信工程学院	30	151	8.0	11.0