粒子滤波评述

摘要：

以最优Bayesian滤波的求解为起点,综述了粒子滤波的发展历程、基本思想、算法的各个基本环节、基本的滤波算法及其收敛性以及算法的多种重要衍变形式,包括辅助变量粒子滤波、自适应粒子滤波、实时粒子滤波、分布式粒子滤波、Rao-Blackwellised粒子滤波、免重采样粒子滤波和裂变自举粒子滤波,并通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用Monte Carlo仿真实验的方法对几种典型的粒子滤波算法进行了比较研究,最后总结了粒子滤波的应用并展望了进一步研究的方向.

关键词：最优Bayesian滤波、非线性、非高斯、粒子滤波、序贯Monte、Carlo、重要性采样、重采样

所属期刊栏目：29

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金60702015;中国博士后科学基金20070420740

在线出版日期：2008-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1099-1111