原文服务方: 信息与控制       
摘要:
针对常规粒子滤波算法使用先验密度函数来采样粒子,从而使粒子分布依赖动态模型来降低估计精度的问题,以基于观测量相似函数采样的相似采样粒子滤波为基础,提出一种改进的粒子相关性预采样相似采样粒子滤波算法.在系统测量噪声较小的情况下,利用相似采样获得更加贴近真实后验分布的粒子来提高估计精度;而相关性预采样则通过计算相邻时刻粒子的转移概率并淘汰概率较低的粒子来提高粒子利用效率,在保证估计精度的同时显著降低粒子数量需求.设计了算法的重要性密度函数并推导了权值递推公式.通过蒙特卡洛仿真分析了本文提出的算法.最后通过一个混合坐标系下的目标跟踪实例阐述了算法的应用.
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文献信息
篇名 一种适用于低测量噪声系统的粒子滤波算法
来源期刊 信息与控制 学科
关键词 粒子滤波 相似函数采样 预采样 重要性密度函数 蒙特卡洛仿真
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1-5
页数 5页 分类号 TP14
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0411.2010.01.001
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 薄煜明 南京理工大学自动化学院 146 991 15.0 23.0
2 陈益 南京理工大学自动化学院 20 111 7.0 9.0
3 邹卫军 南京理工大学自动化学院 35 177 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
相似函数采样
预采样
重要性密度函数
蒙特卡洛仿真
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
信息与控制
双月刊
1002-0411
21-1138/TP
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
2891
总下载数(次)
0
总被引数(次)
41289
论文1v1指导