首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

应用粒子群优化的高斯粒子滤波
引用本文:戴曼娜,林培杰,程树英,苏诗荐,郑柏春.应用粒子群优化的高斯粒子滤波[J].福州大学学报(自然科学版),2015,43(1):54-60.
作者姓名:戴曼娜  林培杰  程树英  苏诗荐  郑柏春
作者单位:福州大学微纳器件与太阳能电池研究所,福建福州,350116
基金项目:国家自然科学基金(No. 61340051);福建省自然科学(2012J01266)
摘    要: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.

关 键 词:高斯粒子滤波  粒子群优化  压缩因子  高斯分布
修稿时间:5/9/2014 12:00:00 AM

Gaussian particle filtering using particle swarm optimization
DAI Mann,LIN Peijie,CHENG Shuying,SU Shijian and ZHENG Bochun.Gaussian particle filtering using particle swarm optimization[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2015,43(1):54-60.
Authors:DAI Mann  LIN Peijie  CHENG Shuying  SU Shijian and ZHENG Bochun
Institution:Institute of Micro-Nano Devices Solar Cells,Fuzhou University,Fujian,Institute of Micro-Nano Devices Solar Cells,Fuzhou University,Fujian,Institute of Micro-Nano Devices Solar Cells,Fuzhou University,Fujian,Institute of Micro-Nano Devices Solar Cells,Fuzhou University,Fujian,Institute of Micro-Nano Devices Solar Cells,Fuzhou University,Fujian
Abstract:
Keywords:Gaussian Particle Filtering  Particle Swarm Optimization  Compressibility Factor  Gaussian Distribution
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号