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一种使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法
引用本文:李涛,薛祖瑞,胡小平.一种使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法[J].国防科技大学学报,2004,26(1):72-76.
作者姓名:李涛  薛祖瑞  胡小平
作者单位:国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073
摘    要:介绍了粒子滤波及随机分布的代表点理论,将统计学中的数论方法应用于粒子滤波,使用随机分布的均方差代表点,对粒子滤波中关键的初始粒子生成、重点密度采样及再采样过程给出了相应的代表点算法,得到了一个包含最少随机操作的、使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法。仿真结果表明,确定性粒子滤波算法不仅是可行的,而且其滤波性能及计算效率均有不同程度的提高。

关 键 词:贝叶斯估计  粒子滤波  均方差代表点  蒙特卡罗方法
文章编号:1001-2486(2004)01-0072-05
收稿时间:9/9/2003 12:00:00 AM
修稿时间:2003年9月9日

A Deterministic Particle Filter with Unequally Weighted Particles
LI Tao,XUE Zurui and HU Xiaoping.A Deterministic Particle Filter with Unequally Weighted Particles[J].Journal of National University of Defense Technology,2004,26(1):72-76.
Authors:LI Tao  XUE Zurui and HU Xiaoping
Abstract:The principles of the particle filter and the representative-points of random distribution are introduced.The number-theoretic method in statistics is applied to the particle filter, The corresponding rep-points algorithms, which include the generation of initial particles, the sampling of the importance density and re-sampling, is given using the MSE rep-points. Then a deterministic particle filter algorithm, with the fewest random operative and unequally weighted particles, can be built. The simulation results show that not only the algorithm is feasible, but the performance and computational efficiency can be also improved to a certain extent.
Keywords:Bayesian estimation  particle filter  MSE rep-points  Monte-Carlo method
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