基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法

被引：4

作者：

张建华 ^{[1
,2
,3
]}

曾建潮 ^{[2
]}

机构：

[1] 兰州理工大学电气工程与信息工程学院

[2] 太原科技大学复杂系统与智能计算实验室

[3] 中北大学电子与计算机科学技术学院

来源：

电子学报 | 2010年 / 38卷 / 12期

关键词：

分布估计算法; 序贯重点采样; 粒子滤波;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

连续域分布估计算法一般假设数据服从高斯分布,而且大多采用了单峰的概率模型,但是对于一些复杂的优化问题,单峰的高斯分布模型不能有效地描述解在空间的分布.本文提出一种基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法,采用带权粒子描述优选集样本服从的概率分布并从中采样得到下一代种群,不需要假设样本服从高斯分布,并且算法采用的概率模型是多峰的.仿真实验结果验证了本文方法的正确性和有效性.

引用

页码：2929 / 2932

页数：4

共 5 条

[1] 分布估计算法综述 [J].