【摘 要】
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为了改善运动目标跟踪问题中粒子滤波算法（PF）的估计精度,针对粒子滤波出现样本退化以及样本贫乏问题,提出了一种基于粒子优化组合的粒子滤波算法（POCPF）。该算法用一能使粒子朝
【机 构】
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萍乡高等专科学校机械电子工程系,兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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为了改善运动目标跟踪问题中粒子滤波算法（PF）的估计精度,针对粒子滤波出现样本退化以及样本贫乏问题,提出了一种基于粒子优化组合的粒子滤波算法（POCPF）。该算法用一能使粒子朝后验概率分布值较大的区域运动的似然函数来改善粒子的位置,然后重估粒子的权值对粒子进行优化组合,满足粒子的多样性要求,从而克服了粒子的贫乏问题,在一定程度上减少系统状态为达到精确度所需的粒子数目,缩短运行时间。通过仿真实验证明了POCPF算法的有效性,当粒子数相同时,POCPF算法性能优于PF算法。
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