Cubature立子滤波

• 作者: 唐李军 孙枫
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性非高斯 重要性密度函数 Cubature卡尔曼滤波 Cubature粒子滤波
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 2554-2557
• 分类号: TP391
• 字数: 3724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2011.11.39

摘要

非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得,需设计合理的重要性密度函数进行逼近.传统粒子滤波(particle filter,PF)直接采用未含最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数.针对PF缺乏量测信息的问题,提出一种基于Cubature卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)重采样的Cubature粒子滤波新算法(Cubature partiele filter,CPF).该算法在先验分布更新阶段融入了最新的观测数据,通过CKF设计重要性密度函数,使其更加接近系统状态后验概率密度.仿真表明CPF估计精度高于PF和扩展卡尔曼滤波(extended particle filter,EPF),与无轨迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)相比,其精度相当,但算法运行时间降低了约20％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙枫	哈尔滨工程大学自动化学院	141	2129	26.0	37.0
2	唐李军	哈尔滨工程大学自动化学院	5	203	5.0	5.0