【摘 要】
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针对粒子滤波的退化现象、样本贫化问题以及标准无迹粒子滤波（UPF）算法计算量偏大的缺陷,利用基于超球面采样变换（SSUT）的UKF算法产生重要性概率密度函数,与序贯重要性再采样（SIR）
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针对粒子滤波的退化现象、样本贫化问题以及标准无迹粒子滤波（UPF）算法计算量偏大的缺陷,利用基于超球面采样变换（SSUT）的UKF算法产生重要性概率密度函数,与序贯重要性再采样（SIR）结合,并引入粒子群优化,形成一种新的粒子滤波算法.对称分布UT变换的sigma点为2n＋1个,而SSUT变换为n＋2个.新算法利用SSUT变换减少了采样点的个数,通过混合建议分布进一步减少了计算量,使计算效率得到了明显的改善.仿真结果表明,该算法滤波精度优于扩展卡尔曼粒子滤波,而与标准UPF相当,计算效率明显高于标准UPF
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