【摘 要】
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为解决SIR粒子滤波算法存在的粒子贫化问题,提出基于粒子群优化的SIR粒子滤波改进算法(IPSO-PF)。采用粒子分布优化过程代替传统的重采样环节,通过一种改进的粒子群优化算法
【基金项目】
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校自主科研基金项目(2015603503)
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为解决SIR粒子滤波算法存在的粒子贫化问题,提出基于粒子群优化的SIR粒子滤波改进算法(IPSO-PF)。采用粒子分布优化过程代替传统的重采样环节,通过一种改进的粒子群优化算法对序贯重要性采样后的粒子进行分布优化,优化过程不存在低权重粒子的舍弃,可以提高粒子多样性,解决SIR粒子滤波算法的粒子贫化问题。仿真结果表明,与SIR-PF、PSO-PF、GPSO-PF这3种滤波算法相比,相同参数条件下,IPSO-PF算法的滤波精度基本相同,有效粒子数、粒子多样性更好。
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