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介绍基于粒子滤波器的非线性估计方法。采用正则化粒子滤波器来缓解粒子滤波器重采样造成的问题,改进了粒子滤波器的性能。在一种典型的非静态增长模型下比较EKF,UKF,PF和RPF的滤波性能差异。仿真结果表明,PF在滤波精度方面优于EKF和UKF,而RPF在精度和计算复杂度等方面均优于PF。
基于粒子滤波器的非线性估计方法
【摘 要】
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介绍基于粒子滤波器的非线性估计方法。采用正则化粒子滤波器来缓解粒子滤波器重采样造成的问题,改进了粒子滤波器的性能。在一种典型的非静态增长模型下比较EKF,UKF,PF和RPF
【机 构】
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中国科学院西安光学精密机械研究所,中国科学院研究生院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2009年4期
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