一种基于GHF的高斯粒子滤波算法

• 作者: 王首勇 郑作虎
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯粒子滤波 重要性密度函数 Gaussian-Hermite滤波
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 1698-1702
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.0779

摘要

高斯粒子滤波算法重要性权值方差不会随迭代次数的增加而增加，能够较好地解决粒子退化问题，但其重要性密度函数没有考虑最新的量测信息，导致有效粒子数减少，算法滤波性能下降。针对该问题，提出一种基于Gaussian-Hermite滤波(GHF)的高斯粒子滤波算法，采用GHF构造高斯粒子滤波的重要性密度函数，考虑最新的量测信息，增加有效粒子数，提高算法的滤波精度。仿真结果表明，所提出算法的滤波精度明显优于高斯粒子滤波算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王首勇	空军预警学院重点实验室	23	97	6.0	8.0
2	郑作虎	空军预警学院重点实验室	8	40	4.0	6.0