用于状态估计的自适应粒子滤波

摘要：

分析了粒子滤波的性能关键,提出了一种新的自适应粒子滤波算法.该算法采用一种新提议分布,即将UKF(Unscented Kalman Filter)与自适应强跟踪滤波器(STF)相结合.新提议分布通过UKF构造粒子群,而粒子群中的每个粒子中的每个sigma点用STF来更新,它可以在线调节因子而使得算法自适应.非线性状态估计仿真试验证实了改进的粒子滤波算法的有效性.

关键词：粒子滤波、状态估计、UKF、自适应滤波、强跟踪滤波器

所属期刊栏目：34

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：中国科学院资助项目50405017

在线出版日期：2006-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：57-61