基于ISODATA聚类优化的粒子滤波算法

摘要：

针对粒子滤波(PF)中存在粒子贫化的现象,将ISODATA聚类优化思想引入粒子滤波中.该算法选择相似性度量和聚类准则函数,使用迭代算法,逐步优化聚类结果,使准则函数达到极值,即使粒子集可以向后验概率密度分布取值较大的区域运动.通过对粒子集的优化,克服了粒子贫化的问题.实验结果表明,该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性.

关键词：粒子滤波、ISODATA聚类、贝叶斯估计

分类号：V279(各类型航空器)

资助基金：2015 年度沈阳科技学院自选科研课题立项项目G-2015-04

在线出版日期：2017-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：222-223