智能优化的代价评估粒子滤波算法
王进花; 曹洁; 李伟
2017
发表期刊系统工程与电子技术
ISSNISSN:1001-506X
卷号39期号:2017年12期页码:2857-2862
摘要针对噪声未知情况下粒子滤波算法进行状态估计时准确性低的问题,对智能优化的代价评估粒子滤波算法进行研究。结合代价评估粒子滤波算法特点设计了智能优化重采样策略,利用概率质量函数评价粒子的可信度,通过交叉变异操作引导粒子向风险较小的区域移动,改善基于风险和代价进行样本更新而导致的样本贫乏问题;通过对风险较大粒子的变异,扩展了粒子的后验分布区域。仿真结果表明,提出的智能优化代价评估粒子滤波算法具有良好的粒子优化性能,能在噪声统计特性未知情况下提高状态估计的精度。
关键词粒子滤波 代价评估粒子滤波 未知噪声 重采样
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收录类别CNKI
语种中文
WOS研究方向Computer Science
WOS类目COMPUTER SCIENCE INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
CSCD记录号CSCD:6114487
文献类型期刊论文
条目标识符https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/3209
专题电气工程与信息工程学院
兰州理工大学
作者单位兰州理工大学电气工程与信息工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
第一作者单位电气工程与信息工程学院
第一作者的第一单位电气工程与信息工程学院
推荐引用方式
GB/T 7714
王进花,曹洁,李伟. 智能优化的代价评估粒子滤波算法[J]. 系统工程与电子技术,2017,39(2017年12期):2857-2862.
APA 王进花,曹洁,&李伟.(2017).智能优化的代价评估粒子滤波算法.系统工程与电子技术,39(2017年12期),2857-2862.
MLA 王进花,et al."智能优化的代价评估粒子滤波算法".系统工程与电子技术 39.2017年12期(2017):2857-2862.
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