非线性交互粒子滤波算法

摘要：

在非线性非高斯系统状态估计问题中,后验概率密度函数的解析形式难以获得,标准粒子滤波算法采用状态转移概率函数代替后验概率作为重要性采样概率密度函数,而未考虑当前观测数据的影响.针对该问题,首先提出了非线性交互多模型算法;然后应用该算法产生重要性采样概率密度函数,设计了新的非线性交互粒子滤波器.新的概率密度函数融入最新观测数据,更接近系统状态后验概率.比较实验表明了所提出算法的有效性.

关键词：非线性、交互多模型、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、重要性采样概率密度函数

所属期刊栏目：22

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60475023;高等学校博士学科点专项科研项目2005698032

在线出版日期：2007-05-21（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：378-383