共 2 条
- [1] Novel approach to nonlinear/nonGaussian Bayesian state estimation .2 GORDON N,SALMOND D,SMITH A F M. IEEE proceedings F . 1993
- [2] RaoBlackwellisation of sampling schemes .2 CASELLA G,ROBERT C. Biometrika . 1996
进化粒子滤波算法及其应用
被引：40
作者：
莫以为
萧德云
机构：
[1] 清华大学自动化系
来源：
基金：
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词：
粒子滤波算法;
样本贫化;
进化规划;
状态估计;
D O I：
暂无
中图分类号：
TN713 [滤波技术、滤波器];
学科分类号：
摘要：
样本贫化现象是应用粒子滤波算法的一个主要障碍,对估计长时间维持不变量的影响尤为严重.通过分析产生该现象的原因,本文引入进化规划算子构成进化粒子滤波算法,增加样本集的多样性而缓解样本贫化现象的影响,改善其估计与跟踪能力,仿真结果显示所提出的算法是可行的.
引用
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页数：4
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