%0 Journal Article
%T 基于metropolis-hastings变异的粒子群优化粒子滤波器
%A 路威？
%A 张邦宁？
%J 计算机科学
%D 2013
%X 为了解决粒子滤波在粒子数量较少时估计精度不高的问题,提出了一种基于metropolis-hastings(mh)变异的粒子群优化粒子滤波算法。该算法将metropolis-hastings(mh)移动作为粒子群优化的变异算子,通过将mh变异规则与粒子群的速度-位置搜索过程相结合,使得重采样后的粒子群更接近真实的后验概率密度分布,有效解决了一般的变异粒子群算法容易发散的问题,加快了粒子滤波在序贯估计过程中的收敛速度,提高了其估计精度。仿真试验证明,基于mh变异的粒子群优化粒子滤波算法可以有效地克服粒子贫化现象,改善对非线性系统的跟踪估计效果。
%K 粒子滤波
%K metropolis-hastings变异
%K 粒子群优化
%K 粒子重采样
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20136A007&flag=1