非线性交互粒子滤波算法

被引：31

作者：

吕娜 ^{[1
]}

冯祖仁 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安交通大学系统工程研究所

[2] 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室

来源：

控制与决策 | 2007年 / 04期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN713 [滤波技术、滤波器];

学科分类号：

080508 [光电信息材料与器件];

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.

引用

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页数：6