隨著這些年計算機硬件水平的發(fā)展, 計算速度的提高, 源自序列蒙特卡羅方法的蒙特卡羅粒子濾波方法的應(yīng)用研究又重新活躍起來。本文的這種蒙特卡羅粒子濾波算法是利用序列重要性采樣的概念, 用一系列離散的帶權(quán)重隨機樣本近似相
應(yīng)的概率密度函數(shù)。由于粒子濾波方法沒有像廣義卡爾曼濾波方法那樣對非線性系統(tǒng)做線性化的近似, 所以在非線性狀態(tài)估計方面比廣義卡爾曼濾波更有優(yōu)勢。在很多方面的應(yīng)用已經(jīng)逐漸有替代廣義卡爾曼濾波的趨勢。
標(biāo)簽：
蒙特卡羅
序列
粒子濾波
計算機硬件
上傳時間：
2014-09-10
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