原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
样本退化是基于序列重要性采样的粒子滤波中的一个主要问题,为了解决这个问题引入了重采样.常规的重采样算法可以解决样本退化问题,但容易导致样本衰竭,增加计算的复杂度.在部分重采样的基础上,提出了自适应部分系统重采样算法,该算法自适应调整重采样的时间,重采样前按照粒子的权值对其分类,只对少数粒子进行重采样,不仅减少了重采样的时间而且增加了粒子的多样性,仿真结果表明该算法与部分重采样相比有效地提高了粒子滤波的性能,减少了运行的时间.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 粒子滤波自适应部分系统重采样算法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 粒子滤波 重采样 部分重采样 自适应部分系统重采样
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 912-914
页数 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.03.033
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 于金霞 河南理工大学计算机科学与技术学院 59 584 14.0 21.0
2 汤永利 河南理工大学计算机科学与技术学院 82 389 10.0 15.0
6 刘文静 河南理工大学计算机科学与技术学院 3 72 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
重采样
部分重采样
自适应部分系统重采样
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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