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容积粒子滤波算法及其应用  
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【英文篇名】 Cubature Particle Filter and Its Application
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【作者】 穆静; 蔡远利; 张俊敏;
【英文作者】 MU Jing1; 2; CAI Yuanli1; ZHANG Junmin1(1.School of Electronic and Information Engineering; Xi′an Jiaotong University; Xi′an 710049; China; 2.School ofComputer Science and Engineering; Xi′an Technological University; Xi′an 710032; China);
【作者单位】 西安交通大学电子与信息工程学院; 西安工业大学计算机科学与工程学院;
【文献出处】 西安交通大学学报 , Journal of Xi'an Jiaotong University, 编辑部邮箱 2011年 08期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 粒子滤波; 容积原则; 建议性密度函数;
【英文关键词】 state estimation; particle filter; cubature rule; proposal density function;
【摘要】 针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,产生粒子滤波算法的建议性密度函数,获得所需要的带权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计.CPF算法由于产生粒子时使用了最新的测量信息,因而提高了对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验结果表明,CPF算法的估计误差约是标准粒子滤波算法和扩展粒子滤波算法误差的1/5和1/3,是无味粒子滤波(UPF)算法的估计误差的1/2,且运行时间只有UPF算法的1/3.
【英文摘要】 A new particle filter named cubature particle filter(CPF) is proposed to improve the low state estimation accuracy of existing particle filters for nonlinear/non-Gaussian discrete time systems.The CPF directly uses the cubature rule based numerical integration method to calculate the mean and covariance,to generate the proposal density function for the particle filter,and to obtain the required particles with weights.Then the minimum square error state estimation is obtained based on these particles and wei...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60972146,60602025)
【更新日期】 2011-09-08
【分类号】 TN713
【正文快照】 在现代信号处理、图像处理、雷达跟踪及自动控制等领域中存在着大量的非线性/非高斯系统的状态估计问题.粒子滤波(PF)算法是解决非线性/非高斯滤波问题的一种非常有效的方法.粒子滤波算法是基于贝叶斯采样估计中的顺序重要性采样(SIS)[1-2]的滤波思想发展起来的,其实现过程是首

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