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高斯-厄米特粒子滤波器
被引量：
77
1
作者
袁泽剑
郑南宁
贾新春
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第7期970-973,共4页
针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观...
针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯 厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF .
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关键词
状态估计
粒子滤波器
高斯-厄米特滤波
序贯
重要性
抽样
重要性概率密度函数
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职称材料
题名
高斯-厄米特粒子滤波器
被引量：
77
1
作者
袁泽剑
郑南宁
贾新春
机构
西安交通大学人工智能与机器人研究所
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第7期970-973,共4页
基金
国家创新研究群体科学基金 (No 60 0 2 4 30 1 )
国家自然科学基金 (No 60 1 750 0 6)
文摘
针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯 厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF .
关键词
状态估计
粒子滤波器
高斯-厄米特滤波
序贯
重要性
抽样
重要性概率密度函数
Keywords
state estimation
particle filter
Gauss-Hermite filter
sequential importance sampling
importance density function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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
高斯-厄米特粒子滤波器
袁泽剑
郑南宁
贾新春
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
77
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