【摘 要】
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在估计系统状态后验密度函数时,传统粒子滤波需估计整个状态序列再取其当前值,导致状态空间维数和粒子重要性权值方差随时间增大而必须增加重采样环节加以抑制.边缘粒子滤波
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北科技师范学院数学与信息科技学院
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在估计系统状态后验密度函数时,传统粒子滤波需估计整个状态序列再取其当前值,导致状态空间维数和粒子重要性权值方差随时间增大而必须增加重采样环节加以抑制.边缘粒子滤波保证在低维状态空间下的估计,但估计精度和粒子集重要性权值方差仍不够理想.本文首先推导出更接近状态后验密度函数的提议分布;然后将最新观测信息融入边缘粒子滤波中的单个粒子提议分布权值,提出了提议分布更为合理的改进边缘粒子滤波算法;最后设计了两组仿真实验,表明改进边缘粒子滤波的估计精度更高,粒子重要性权值方差进一步明显减小,粒子退化现象得到有效抑制.
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