一种基于小生境技术的群智能粒子滤波算法

基本粒子滤波的“退化”现象是其存在的一个严重缺陷，它导致大量计算资源浪费。重采样技术从某种程度上抑制了退化的产生，但却导致粒子枯竭的问题，降低了系统状态的推理精度。提出了一种新的粒子滤波算法，将群智能算法中的小生境技术引入粒子滤波中，增强粒子的多样性和寻优能力，同时将上述问题转化为多模寻优问题从而充分应用观测信息，使得采样后的粒子朝着高似然区域移动，从而有效地提高系统状态估计精度。仿真实验证明，该算法是有效和稳定的。