一种粒子滤波自适应优化算法

摘要：

通过对粒子滤波算法中建议分布与重采样2种改进技术分析，提出了一种粒子滤波自适应优化算法．首先，基于退火参数自适应优化混合建议分布，以改进建议分布的采样范围．然后，在基于有效样本大小的自适应重采样技术之上，借助另一多样性测度即种群多样性因子来自适应调整重采样阈值，而且，样本变异操作在重采样之后被引入确保样本的多样性．同时，结合部分分层重采样算法研究并进行改进，改进的部分分层重采样算法具有原算法执行快时间短的优点，同时结合权重优化的思想改进重采样的样本权重计算．通过仿真实验，粒子滤波自适应优化算法的性能和有效性均得以验证．

关键词：粒子滤波、自适应优化、退火参数、混合建议分布、多样性测度、重采样阂值

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家创新方法工作专项2010IM020500-JD05

在线出版日期：2012-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：201-206