基于模糊支持度采样的粒子滤波算法

• 作者: 张洪才 李小偎 潘泉 胡振涛
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 粒子滤波 目标跟踪 模糊支持度 支持度函数
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 190-192
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对粒子滤波中重采样导致粒子多样性减弱造成的滤波精度下降问题,给出了一种基于模糊支持度采样的改进粒子滤波算法;该算法在重采样过程后,首先根据MCMC (Markov Chain Monte Carlo)原理抽取候选粒子,然后依据重采样粒子和候选粒子自身数据中的蕴含信息,并结合模糊理论构建支持度函数和支持度矩阵,以充分地提取数据中的有效信息,在增强粒子多样性的同时实现其对于粒子的优选；最后仿真结果表明,该算法可有效地提高对于系统状态的估计精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘泉	西北工业大学自动化学院	544	9437	45.0	77.0
2	张洪才	西北工业大学自动化学院	243	5379	38.0	64.0
3	李小偎	西北工业大学自动化学院	6	17	3.0	3.0
4	胡振涛	河南大学计算机与信息工程学院	58	387	11.0	18.0