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辅助粒子滤波算法及仿真举例
被引量：
14
1
作者
赵梅
张三同
朱刚
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期24-28,共5页
粒子滤波算法是近年来提出的一种较新的算法.通常的粒子滤波利用采样重要性重抽样算法,该算法选用先验分布,但它易受外部观测量的影响,因而会导致权值变化较大,并且引起较高的蒙特卡罗方差以致会使滤波性能较差.为此,本文引入一个辅助变...
粒子滤波算法是近年来提出的一种较新的算法.通常的粒子滤波利用采样重要性重抽样算法,该算法选用先验分布,但它易受外部观测量的影响,因而会导致权值变化较大,并且引起较高的蒙特卡罗方差以致会使滤波性能较差.为此,本文引入一个辅助变量,利用一种新的使用二次加权操作的粒子滤波算法———辅助粒子滤波算法来对采样重要性重抽样算法进行改进.最后,通过两个仿真实例一维非线性追踪模型和二维纯方位目标追踪模型,进一步分析指出辅助粒子滤波算法比采样重要性重抽样算法更有效.
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关键词
贝叶斯估计
重
抽样
采样重要性重抽样
辅助粒子滤波
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职称材料
题名
辅助粒子滤波算法及仿真举例
被引量：
14
1
作者
赵梅
张三同
朱刚
机构
北京交通大学电子信息工程学院
出处
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期24-28,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60272011)
文摘
粒子滤波算法是近年来提出的一种较新的算法.通常的粒子滤波利用采样重要性重抽样算法,该算法选用先验分布,但它易受外部观测量的影响,因而会导致权值变化较大,并且引起较高的蒙特卡罗方差以致会使滤波性能较差.为此,本文引入一个辅助变量,利用一种新的使用二次加权操作的粒子滤波算法———辅助粒子滤波算法来对采样重要性重抽样算法进行改进.最后,通过两个仿真实例一维非线性追踪模型和二维纯方位目标追踪模型,进一步分析指出辅助粒子滤波算法比采样重要性重抽样算法更有效.
关键词
贝叶斯估计
重
抽样
采样重要性重抽样
辅助粒子滤波
Keywords
bayesiain estimation
resampling
sampling importance resampling
auxiliary particle filter
分类号
TN713.7 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
辅助粒子滤波算法及仿真举例
赵梅
张三同
朱刚
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
14
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