基于分层空间的Rao-Blackwellised化粒子滤波算法

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针对于粒子滤波在目标跟踪里面粒子使用率低且单一等问题,提出一种基于分层空间的Rao-Blackwellised化粒子滤波算法。该算法通过Rao-Blackwell定理将线性变量边缘化从而减少状态空间维数,提高估计精度。在满足同等精度要求时,可大大减少所需粒子数目,因而大大降低计算负荷;分层理论可以把粒子空间分成多重空间,利用权重实现合理分配粒子,可以提高相关估计的准确性。实验结果表明,所提算法的均方根误差相比传统算法降低了50%,精确度在每个仿真时间内都有提高。
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