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摘要:
针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性.在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子时多样性.仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量.
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文献信息
篇名 基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 粒子滤波 状态估计 灰狼算法 粒子多样性
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 仿真建模理论与方法
研究方向 页码范围 37-45
页数 9页 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-0276
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研究主题发展历程
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粒子滤波
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灰狼算法
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系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
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