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应用粒子群优化的高斯粒子滤波   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩因子的粒子群优化算法能有效平衡粒子的全局探测与局部开采.实验结果表明,新算法的滤波精度比高斯粒子滤波精度平均可提高93.9%,具有更高的稳定性.  相似文献   
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传统元胞自动机数学模型在计算机软件中的实现,受当前处理器顺序执行指令的特性和元胞自动机特殊的数据结构所限,无法同时实现高速度和高精度,因此将其移植到FPGA上实现.硬件实现的模型具有并行计算的特性,能够显著提高计算速度,芯片规模的快速扩大又为高精度的实现提供了可能.设计元胞自动机硬件模型,将其作为IP核嵌入SOPC系统中,在上位机控制下进行模型演化,并设计了软件模型进行参照.经测试,硬件模型能正确实现元胞机算法,在一个时钟周期内完成一代元胞演化,相比于软件模型显著提高了执行效率.  相似文献   
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