HMM隐状态的粒子滤波估计

摘要：

利用隐马氏模型解决实际问题时,其最终目的往往是隐状态估计问题.传统的Viterbi算法适用范围有限,而粒子滤波通过一组加权样本逼近状态的最优估计,适用于任意非线性、非高斯动态系统状态估计问题.利用粒子滤波的优点,提出了基于SISR的HMM隐状态估计算法,仿真结果表明,该方法比Viterbi算法有更高的估计精度.

关键词：隐马氏模型、粒子滤波、建议分布、重抽样

所属期刊栏目：48

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：161-163