一种人工物理优化的粒子滤波算法
来源期刊:控制与决策2012年第8期
论文作者:刘繁明 钱东 刘超华
文章页码:1145 - 2305
关键词:人工物理;粒子滤波;重采样;重力梯度;组合导航;
摘 要:为了改善传统粒子滤波中的粒子退化和样本贫化问题,提出一种人工物理优化的粒子滤波方法.通过引入人工物理优化,对粒子滤波重采样过程进行了改进.人工物理优化虚拟力模型规定粒子间存在相互作用的吸引力或排斥力,通过优化可以使粒子集提高对后验概率密度的逼近程度,克服粒子退化的问题.同时,由于粒子在移动过程中相互牵制,优化后粒子集分布性更好,并避免了粒子重叠或过度拥挤,从而提高了估计能力,维持了粒子的多样性.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性,同时表明,该算法具有较好的估计精度和稳定性.
刘繁明1,钱东1,刘超华1,2
1. 哈尔滨工程大学自动化学院2. 海军飞行学院教研部
摘 要:为了改善传统粒子滤波中的粒子退化和样本贫化问题,提出一种人工物理优化的粒子滤波方法.通过引入人工物理优化,对粒子滤波重采样过程进行了改进.人工物理优化虚拟力模型规定粒子间存在相互作用的吸引力或排斥力,通过优化可以使粒子集提高对后验概率密度的逼近程度,克服粒子退化的问题.同时,由于粒子在移动过程中相互牵制,优化后粒子集分布性更好,并避免了粒子重叠或过度拥挤,从而提高了估计能力,维持了粒子的多样性.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性,同时表明,该算法具有较好的估计精度和稳定性.
关键词:人工物理;粒子滤波;重采样;重力梯度;组合导航;