改进蝠鲼觅食优化的粒子滤波算法

摘要：

针对粒子滤波中粒子退化和重采样造成的粒子多样性损失的问题,提出一种改进的粒子滤波算法,将蝠鲼觅食优化算法应用到粒子滤波当中.通过链式和螺旋阶段使驱使粒子向高似然区域靠近,粒子随机进行横向交叉,提高多样性;利用适应度阈值将粒子分为高低权值两组,分别进行翻滚觅食过程,通过全局最优值和低权值粒子进行线性组合,使后者仍以新粒子的形式存在于滤波之中,改善粒子退化现象.仿真结果表明,对比其它智能优化的粒子滤波算法,提出算法提高了最优解求解精度,减少了滤波的估计误差.

关键词：粒子滤波、蝠鲼觅食优化、状态估计、粒子退化、粒子多样性、横向交叉、粒子分组

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB1308700

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2643-2649