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迭代扩展卡尔曼辅助粒子滤波及算法性能分析
引用本文:席燕辉,彭辉.迭代扩展卡尔曼辅助粒子滤波及算法性能分析[J].系统工程学报,2012,27(5).
作者姓名:席燕辉  彭辉
作者单位:1. 中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410077
2. 中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083
基金项目:国家自科基金委创新群体资助项目,湖南省科技厅国际合作重点资助项目
摘    要:用迭代扩展卡尔曼滤波方法来生成辅助粒子滤波的重要性密度函数,得到了一种新的改进的滤波算法:迭代扩展卡尔曼辅助粒子滤波.仿真结果表明,该算法在观测量较精确的情况下改善了粒子权值分布,减轻了粒子退化现象,该算法不仅要优于已有的滤波方法,而且比无忌卡尔曼粒子滤波运行时间短.分析了各算法改进的原因及适应情况.

关 键 词:粒子滤波  辅助粒子滤波  迭代卡尔曼滤波  重要性密度函数

Iterated extended Kalman auxiliary particle filter and analysis of algorithm' performance
XI Yan-hui , PENG Hui.Iterated extended Kalman auxiliary particle filter and analysis of algorithm' performance[J].Journal of Systems Engineering,2012,27(5).
Authors:XI Yan-hui  PENG Hui
Abstract:
Keywords:
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