| 一种粒子群优化扩展卡尔曼粒子滤波算法 |
| |
| 引用本文： | 黄文娟,马勤,王立群,杨淑莹.一种粒子群优化扩展卡尔曼粒子滤波算法[J].天津理工大学学报,2009,25(5):50-53. |
| |
| 作者姓名： | 黄文娟 马勤 王立群 杨淑莹 |
| |
| 作者单位： | 天津理工大学计算机与通信工程学院,天津,300384 |
| |
| 基金项目： | 天津市高等学校科技发展基金 |
| |
| 摘 要： | 本文提出一种采用粒子群（PSO）优化扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）的新算法．由于上一时刻的目标解对当前时刻目标的影响最大，提出粒子群中的粒子不考虑其自身最佳经历和群体最佳经历，而只考虑前一时刻的全局最优解；取上一时刻的目标解代表粒子集中全局最优解．采用粒子群优化扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）的状态转移方程，使得粒子集在权值更新前趋向于高似然区域，从而更加逼近真实状态的后验概率密度分布，克服了粒子退化问题，提高了预估精度，并极大地降低了所需的粒子数．仿真实验结果表明，该算法预估性能优于传统的粒子滤波方法．
|
| 关 键 词： | 扩展卡尔曼粒子滤波 粒子群优化 后验概率密度分布 |
Particle swarm optimized extended kalman particle filter algorithm |
| |
| HUANG Wen-juan,MA Qin,WANG Li-qun,YANG Shu-ying.Particle swarm optimized extended kalman particle filter algorithm[J].Journal of Tianjin University of Technology,2009,25(5):50-53. |
| |
| Authors: | HUANG Wen-juan MA Qin WANG Li-qun YANG Shu-ying |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
