【摘 要】
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针对传统粒子滤波算法中存在的粒子多样性丧失问题，提出一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法。该算法利用人工萤火虫群算法优化粒子滤波的重采样过程，按照权值的蜕化程
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针对传统粒子滤波算法中存在的粒子多样性丧失问题，提出一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法。该算法利用人工萤火虫群算法优化粒子滤波的重采样过程，按照权值的蜕化程度对样本集进行分层，通过转移概率将权值蜕化子集——映射到高似然区域。根据优化阈值条件，将低权值粒子集分为抛弃组和优化组，通过选取优化组粒子和高权值粒子适当地线性组合产生新粒子集。仿真结果表明，当感知系数为零时，优化算法将蜕化为基本粒子滤波算法；在适当选择感知系数的情况下，优化算法的滤波精度较高，跟踪突变状态的性能较优，在保证粒子群贴近真实后验分
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