【摘 要】
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粒子滤波算法可以有效的解决非线性、非高斯系统的状态估计问题,但因其计算量庞大,无法满足系统实时性要求.针对粒子滤波器计算量大的问题,提出基于并行计算的分布式粒子滤波
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粒子滤波算法可以有效的解决非线性、非高斯系统的状态估计问题,但因其计算量庞大,无法满足系统实时性要求.针对粒子滤波器计算量大的问题,提出基于并行计算的分布式粒子滤波算法,论文将全局比例分配重采样在粒子集上并行实现,并用粒子群优化算法解决负载上计算量失衡的问题.利用该方法把集中式计算转化为中心节点与子节点负荷均衡的分布式计算模式,解决了执行速度和单节点计算能力不足的问题.仿真结果表明,与其他分布式粒子滤波算法相比,该算法在保持负载均衡的同时减少了通信损耗,并且可以取得较好的估计精度.
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