【摘 要】
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针对辅助粒子滤波算法计算量大,滤波效率较低的问题,提出了一种基于快速高斯变换（Fast Gaussian transform,FGT）的辅助边缘粒子滤波算法。该算法假设状态噪声是加性的,并且是高
【基金项目】
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国家自然科学基金（61473306）资助项目
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针对辅助粒子滤波算法计算量大,滤波效率较低的问题,提出了一种基于快速高斯变换（Fast Gaussian transform,FGT）的辅助边缘粒子滤波算法。该算法假设状态噪声是加性的,并且是高斯的,这样非线性滤波的Chapman-Kolmogorov方程的求解近似于执行了核密度估计（Kerner density estimation,KDE）,从而可将KDE中的快速算法FGT引入,以提高算法的计算效率和实时性。仿真结果表明,该算法利用少数粒子就可以获得与常规粒子滤波相似的误差,大大提高了计算效率。
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