基于似然分布的样本数自适应UPF算法

针对粒子滤波算法的实时性较差,计算量随着粒子数的增加成级数增加,提出一种基于似然分布的样本数自适应UPF算法。该算法以UPF为基础,吸收了似然分布自适应和样本数自适应的优点,在每一步状态方差估计中规定样本数的下限,同时考虑状态方差过大和过小的情况,在重采样阶段嵌入似然采样,根据反映量测噪声实时统计性能的精度因子?自适应地调整似然分布状态,使之尾部更为平坦,增加先验和似然的重叠区,减少粒子退化。利用UT变换获得各个粒子的重要性密度函数,并将最新的量测信息引入到重要性密度函数设计以及重采样过程中,从而达到提高算法估计性能的目的。将提出的算法应用到SINS/SAR组合导航系统中进行仿真验证,结果表明,与PF和UPF算法相比,提出的基于似然分布的粒子数自适应UPF算法能有效改善滤波性能,提高解算精度。

Adaptive sample-size unscented particle filter based on likelihood distribution