粒子濾波算法受到許多領(lǐng)域的研究人員的重視，該算法的主要思想是使用一個(gè)帶有權(quán)值的粒子集合來(lái)表示系統(tǒng)的后驗(yàn)概率密度。在擴(kuò)展卡爾曼濾波和Unscented卡爾曼濾波算法的基礎(chǔ)上，本文提出一種新型粒子濾波算法。首先用Unscented卡爾曼濾波器產(chǎn)生系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)，然后用擴(kuò)展卡爾曼濾波器重復(fù)這一過(guò)程并產(chǎn)生系統(tǒng)在k時(shí)刻的最終狀態(tài)估計(jì)。在實(shí)驗(yàn)中，針對(duì)非線性程度不同的兩種系統(tǒng)，分別采用五種粒子濾波算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果證明，本文所提出算法的各方面性能都明顯優(yōu)于其他四種粒子濾波算法。
標(biāo)簽：
粒子濾波
算法
上傳時(shí)間：
2013-12-24
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