一种改进的自适应优化粒子滤波算法研究

• 作者: 于金霞 汤永利 许景民
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 自适应优化机制 混合建议分布 自适应退火参数优化 部分分层重采样 权重优化
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 1446-1450
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 5425字
• 语种: 中文

摘要

粒子滤波算法在非线性滤波领域受到广泛关注,但是该算法存在样本退化问题.为了改进粒子滤波算法的性能,这里结合自适应优化机制对粒子滤波算法的建议分布选择机制及重采样技术进行改进.对于粒子滤波的建议分布选择,提出一种基于自适应退火参数优化的混合建议分布方法.通过混合建议分布不足的分析,利用退火参数来优化控制状态转移先验分布函数和观测似然函数之间的比例,同时,基于自适应参数优化机制来动态调整退火参数的值.对于粒子滤波的重采样,提出了基于部分分层重采样优化算法的自适应重采样技术.通过有效样本大小的评估来执行自适应重采样策略,此外,基于部分分层重采样算法,利用权重优化的思想对其重采样前后权重计算的方法进行优化.通过相关算法的性能比较,所提改进粒子滤波算法的有效性得以验证.

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
3	许景民	河南理工大学计算机科学与技术学院	6	35	3.0	5.0