基于序贯重点采样粒子滤波和Cholesky分解的分布估计算法

摘要：

连续域分布估计算法一般假设数据服从Gauss分布,而且大多采用了单峰的概率模型,但是对于一些复杂的优化问题,单峰的Gauss分布模型不能有效地描述解在空间的分布.提出一种基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法,采用带权粒子描述优选集样本服从的概率分布,Cholesky分解法分解收缩的协方差矩阵并利用其产生下一代样本,不需要假设样本服从Gauss分布.算法采用的概率模型是多峰的.变量之间的相关性通过采样时利用群体的协方差矩阵显式地予以考虑,并对协方差矩阵为零矩阵的情况进行了处理.仿真实验结果验证了方法的正确性和有效性.

关键词：序贯重点采样、粒子滤波、Cholesky分解法、分布估计算法、多峰概率模型

所属期刊栏目：47

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60674104

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1978-1985