基于BP神经网络的粒子滤波算法

• 作者: 庞涛 李兴凯 王尔申
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 粒子退化 重采样 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 709-713
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201310057

摘要

针对粒子滤波算法中的粒子退化问题，提出了一种基于BP神经网络的提高粒子滤波多样性的算法。利用BP神经网络的非线性映射功能，通过对权值进行分裂、选择，将粒子中的小权值粒子状态作为神经网络的输入，粒子的权值作为神经网络的权值，以观测值作为神经网络的目标信号，通过多次训练增大小权值粒子的权值，从而提高粒子滤波算法粒子的多样性，改善算法的滤波性能。仿真结果表明：基于BP神经网络的粒子滤波算法的性能在有效粒子数和均方根误差参数方面优于基本粒子滤波算法，在改善滤波精度方面得到了较好的效果，验证了BP神经网络在改进粒子滤波算法中的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王尔申	沈阳航空航天大学电子信息工程学院	80	425	10.0	17.0
2	李兴凯	沈阳航空航天大学电子信息工程学院	4	23	4.0	4.0
3	庞涛	沈阳航空航天大学电子信息工程学院	49	279	9.0	14.0