10.3969/j.issn.1671-4679.2007.02.011
基于粒子滤波的改进算法
通过将粒子滤波算法与无迹卡尔曼滤波算法相结合,提出一种用于解决非线性、非高斯系统估计的改良粒子滤波算法.该算法在经典粒子滤波的基础上,利用无迹卡尔曼滤波生成更能够逼近真实后验概率分布的重要函数.实验结果表明,这种算法在预测结果收敛性能方面明显优于标准粒子滤波、广义卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波等现有的非线性滤波器.
非线性、非高斯系统、粒子滤波、重要性采样、收敛性
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TP13(自动化基础理论)
2007-08-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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