融合RTS平滑的迭代无迹卡尔曼粒子滤波方法

• 作者: 李敏 邵雪卷 陈志梅
• 来源期刊: 太原科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 RTS平滑 状态估计
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与信息工程
• 页码范围: 266-269
• 页数: 4页
• 分类号: TP202
• 字数: 2414字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2057.2016.04.004

摘要

对粒子滤波算法中建议分布函数的设计提出了一种新的方法，即将迭代无迹卡尔曼滤波（Iterated Unscented Kalman Filtering，IUKF）与Rauch-Tung-Striebel（RTS）平滑算法融合，产生新的建议分布函数，以减小粒子滤波的粒子数匮乏现象，与单独使用无迹卡尔曼滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法（Unscented Kalman Particle Filtering，UPF）相比，状态的估计结果更加准确，系统具有更好的稳定性。最后通过仿真研究验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵雪卷	太原科技大学电子信息工程学院	37	97	5.0	9.0
2	李敏	太原科技大学电子信息工程学院	51	119	6.0	8.0
3	陈志梅	太原科技大学电子信息工程学院	52	230	9.0	14.0