一种新的改进辅助变量粒子滤波算法

• 作者: 任平安 刘静娜 赵丹丹
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 辅助变量粒子滤波 正则化 概率分布函数
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 39-42
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对辅助变量粒子滤波(AVPF)对状态估计无法获得较好的滤波精度的问题,本文提出了一种改进的辅助变量粒子滤波算法.将正则化的思想引入到辅助变量粒子滤波的重采样中,在重采样中将离散的概率分布函数近似为连续的分布函数,该方法不仅保留了AVPF在重采样之前依据似然值的大小对原粒子集中的各个权值进行修正,从经过平滑后的后验密度中重采样的特点,在重采样中引入正则化思想后还能够保持粒子的多样性,增加有效样本数目,能够有效抑制样本退化.针对一个被广泛采用的双峰,高度非线性的系统模型,在选取不同的过程噪声下,进行Monte Carlo仿真实验.仿真实验表明,改进的辅助变量粒子滤波具有更好滤波精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任平安	陕西师范大学计算机科学学院	29	174	6.0	12.0
2	赵丹丹	陕西师范大学计算机科学学院	5	3	1.0	1.0
3	刘静娜	陕西师范大学计算机科学学院	2	2	1.0	1.0