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基于Sh相关系数的非线性系统状态粒子估计算法
1
作者
梁军
彭喜元
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第B02期165-168,共4页
本文提出一种适用于非线性系统状态的粒子估计算法——基于Sh相关系数的粒子估计（PE）算法.该算法主要由预测、更新和平滑组成，利用被估计状态观测值路径和粒子观测值路径之间的Sh相关系数来修正粒子权值.仿真实验结果表明，该算法在...
本文提出一种适用于非线性系统状态的粒子估计算法——基于Sh相关系数的粒子估计（PE）算法.该算法主要由预测、更新和平滑组成，利用被估计状态观测值路径和粒子观测值路径之间的Sh相关系数来修正粒子权值.仿真实验结果表明，该算法在状态估计精度上优于序列重要性重采样（SIR）算法、辅助粒子滤波（APF）算法、正则化粒子滤波（RPF）算法、高斯粒子滤波（GPF）算法和高斯混合粒子滤波（GSPF）算法.
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关键词
非线性随机系统
状态空间模型
状态估计
粒子滤波
sh相关系数
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职称材料
题名
基于Sh相关系数的非线性系统状态粒子估计算法
1
作者
梁军
彭喜元
机构
哈尔滨工业大学自动化测试与控制系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第B02期165-168,共4页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(No.2009302110013)
文摘
本文提出一种适用于非线性系统状态的粒子估计算法——基于Sh相关系数的粒子估计（PE）算法.该算法主要由预测、更新和平滑组成，利用被估计状态观测值路径和粒子观测值路径之间的Sh相关系数来修正粒子权值.仿真实验结果表明，该算法在状态估计精度上优于序列重要性重采样（SIR）算法、辅助粒子滤波（APF）算法、正则化粒子滤波（RPF）算法、高斯粒子滤波（GPF）算法和高斯混合粒子滤波（GSPF）算法.
关键词
非线性随机系统
状态空间模型
状态估计
粒子滤波
sh相关系数
Keywords
nonlinear stochastic systems
state space models
state estimation
particle filters
sh
correlation coefficient
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Sh相关系数的非线性系统状态粒子估计算法
梁军
彭喜元
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
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