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随机摄动强跟踪粒子滤波算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
如何解决粒子的退化问题和提高算法对突变状态的跟踪能力,是粒子滤波算法研究和应用中需要考虑的两个主要因素.传统的再采样算法虽然可以解决退化问题,但是容易导致粒子耗尽;扩展粒子滤波算法虽然可在一定程度上解决粒子耗尽问题,但其对突变状态的跟踪能力却不近人意;强跟踪粒子滤波算法可以提高对突变状态的跟踪能力,但却未能较好地改善粒子退化问题.针对上述问题,本文将随机摄动再采样方法引入强跟踪粒子滤波算法,提出了一种随机摄动强跟踪粒子滤波算法.当粒子退化问题严重时,对权值最大的粒子迭加随机摄动,用摄动粒子替换退化粒子以解决粒子退化问题,同时由于摄动粒子的加入增加了粒子集的多样性,可在一定程度上缓解粒子耗尽问题,提高算法对突变状态的跟踪能力.利用标准验证模型和分时恒定系统对所提出的算法进行了仿真验证,仿真结果证明了该算法的可行性和有效性.  相似文献
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