【摘 要】
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针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出基于鸽群优化（PIO）思想改进的粒子滤波算法。将鸽群不断从较远位置飞向适应度值高的地方的归巢过程引入到粒子滤波中,驱使粒子
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(2016JJ4117);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017ZZTS810)
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针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出基于鸽群优化（PIO）思想改进的粒子滤波算法。将鸽群不断从较远位置飞向适应度值高的地方的归巢过程引入到粒子滤波中,驱使粒子不断向高似然区域移动,并将自适应交叉操作加入到鸽群优化过程当中,保障样本多样性。通过非线性模型仿真实验表明,所提算法相对于标准粒子滤波算法,精度提高了45%,稳定性提高了72%,同时降低了状态估计所需的粒子数量。
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