应用粒子群优化的高斯粒子滤波

• 作者: 戴曼娜 林培杰 程树英 苏诗荐 郑柏春
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯粒子滤波 粒子群优化 压缩因子 高斯分布
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 54-60
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2015.01.0054

摘要

针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩因子的粒子群优化算法能有效平衡粒子的全局探测与局部开采.实验结果表明,新算法的滤波精度比高斯粒子滤波精度平均可提高93.9％,具有更高的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程树英	福州大学微纳器件与太阳能电池研究所	96	443	11.0	17.0
2	林培杰	福州大学微纳器件与太阳能电池研究所	45	320	8.0	16.0
3	苏诗荐	福州大学微纳器件与太阳能电池研究所	5	13	3.0	3.0
4	戴曼娜	福州大学微纳器件与太阳能电池研究所	6	13	3.0	3.0
5	郑柏春	福州大学微纳器件与太阳能电池研究所	3	3	1.0	1.0