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粒子滤波评述 被引量：99
1
作者 程水英 张剑云 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期1099-1111,共13页
以最优Bayesian滤波的求解为起点,综述了粒子滤波的发展历程、基本思想、算法的各个基本环节、基本的滤波算法及其收敛性以及算法的多种重要衍变形式,包括辅助变量粒子滤波、自适应粒子滤波、实时粒子滤波、分布式粒子滤波、Rao-Blackwe... 以最优Bayesian滤波的求解为起点,综述了粒子滤波的发展历程、基本思想、算法的各个基本环节、基本的滤波算法及其收敛性以及算法的多种重要衍变形式,包括辅助变量粒子滤波、自适应粒子滤波、实时粒子滤波、分布式粒子滤波、Rao-Blackwellised粒子滤波、免重采样粒子滤波和裂变自举粒子滤波,并通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用Monte Carlo仿真实验的方法对几种典型的粒子滤波算法进行了比较研究,最后总结了粒子滤波的应用并展望了进一步研究的方向。 展开更多
关键词 最优Bayesian滤波 非线性 非高斯 粒子滤波 序贯Monte Carlo 重要性采样 重采样
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免微分非线性Bayesian滤波方法评述 被引量：12
2
作者 程水英 邹继伟 汤鹏 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期843-857,876,共16页
以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器... 以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等。之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF。为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究。最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向。 展开更多
关键词 非线性估计 递推Bayesian滤波 扩展卡尔曼滤波 高斯滤波 无味变换 无味卡尔曼滤波 均差 滤波器 中心差分滤波器 Gauss—Hermite滤波器 积分卡尔曼滤波器 迭代无味卡尔曼滤波 栅格法 近似栅格 法 矩近似法 Monte CARLO方法 粒子滤波 裂变自举粒子滤波 加权统计线性回归
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基于高斯粒子滤波的当前统计模型跟踪算法 被引量：5
3
作者 王宁 王从庆 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期15-19,42,共6页
对于非线性系统估计问题,高斯粒子滤波器可以获得近似最优解,与粒子滤波器相比其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。采用高斯粒子滤波代替当前模型自适应跟踪算法中的卡尔曼滤波,将高斯粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,... 对于非线性系统估计问题,高斯粒子滤波器可以获得近似最优解,与粒子滤波器相比其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。采用高斯粒子滤波代替当前模型自适应跟踪算法中的卡尔曼滤波,将高斯粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出了一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪。MonteCarlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于交互多模型粒子滤波算法。 展开更多
关键词 粒子滤波 高斯粒子滤波 交互多模型 统计模型
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应用粒子群优化的高斯粒子滤波 被引量：6
4
作者 戴曼娜 林培杰 +2 位作者 程树英 苏诗荐 郑柏春 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第1期54-60,共7页
针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩... 针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩因子的粒子群优化算法能有效平衡粒子的全局探测与局部开采.实验结果表明,新算法的滤波精度比高斯粒子滤波精度平均可提高93.9%,具有更高的稳定性. 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 粒子群优化 压缩因子 高斯分布
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基于粒子滤波的RFID室内节点定位跟踪研究 被引量：4
5
作者 陈得昌 吴介军 +1 位作者 王庆林 黄中 《信息技术》 2011年第8期77-80,共4页
为了解决复杂室内环境下的RFID动态节点定位跟踪问题,文中建立了动态节点的运动模型和信号测量模型。仿真采用基于信号RSSI定位方法,结合运用等边三角形定位算法。由于室内射频信号具有较高的噪声污染,因此首先对采集的信号运用粒子滤... 为了解决复杂室内环境下的RFID动态节点定位跟踪问题,文中建立了动态节点的运动模型和信号测量模型。仿真采用基于信号RSSI定位方法,结合运用等边三角形定位算法。由于室内射频信号具有较高的噪声污染,因此首先对采集的信号运用粒子滤波技术进行滤波处理,然后运用高斯粒子滤波算法对室内移动的RFID进行了定位跟踪预测。仿真结果表明该算法可以有效地对室内动态节点进行定位跟踪,精度较高,稳定性好,结果进一步说明高斯粒子滤波能有效地抑制室内射频噪声。 展开更多
关键词 粒子滤波 高斯粒子滤波 室内定位 定位节点 RSSI
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自适应高斯粒子滤波在导航中的应用 被引量：3
6
作者 薛丽 潘欢 魏文辉 《计算机仿真》 北大核心 2020年第1期121-125,共5页
针对粒子滤波中重要性密度函数难以选取和粒子退化导致的计算精度下降的问题,提出一种新的自适应高斯粒子滤波算法。通过高斯混合密度函数和UT变换来获取状态均值和协方差阵,选择并计算合适的自适应因子来调节均值和方差,在迭代过程中... 针对粒子滤波中重要性密度函数难以选取和粒子退化导致的计算精度下降的问题,提出一种新的自适应高斯粒子滤波算法。通过高斯混合密度函数和UT变换来获取状态均值和协方差阵,选择并计算合适的自适应因子来调节均值和方差,在迭代过程中可动态调节重要性密度函数,并用WEM和EM步骤代替重采样,上述滤波算法考虑了最新量测信息的影响,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的抗干扰问题。将提出的算法应用于SINS/GPS组合导航系统跑车试验中,结果表明上述滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于已有滤波,同时验证了当系统出现噪声干扰突然变化时提出算法的有效性。 展开更多
关键词 粒子滤波 渐消因子 高斯粒子滤波 组合导航
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基于高斯粒子滤波的空-海BDO-TMA的研究
7
作者 程水英 张剑云 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第3期286-289,共4页
探讨了目标运动分析中基本的非线性估计问题,介绍了粒子滤波的基本思想和免重采样高斯PF(GPF)算法的基本原理,特别针对空-海单站只测方位-多普勒TMA(BDO-TMA)问题应用GPF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤... 探讨了目标运动分析中基本的非线性估计问题,介绍了粒子滤波的基本思想和免重采样高斯PF(GPF)算法的基本原理,特别针对空-海单站只测方位-多普勒TMA(BDO-TMA)问题应用GPF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明GPF具有更高的估计精度、更好的收敛特性和滤波一致性。 展开更多
关键词 递推非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 粒子滤波 高斯粒子滤波 多普勒目标运动分析
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针对表情动作单元跟踪的隧道隐变量法 被引量：2
8
作者 王磊 邹北骥 彭小宁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期198-201,共4页
针对低维隐变量分布的连通性问题提出了表情动作单元(Fa- cial action units,FAU)跟踪的隧道隐变量法.该方法通过有侧重的随机跳转克服了隐变量连通性不足所导致的局部收敛.实验表明该方法较普通隐变量法具有较好的鲁棒性和FAU跟踪精度.
关键词 非线性降维 高斯过程 聚类分析 粒子滤波
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基于改进粒子滤波跟踪算法的运动视频跟踪 被引量：1
9
作者 张忠子 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期59-62,共4页
为了进一步提高目标跟踪的准确率,提出一种基于改进粒子滤波的运动视频跟踪算法。首先,通过高斯混合模型实现动态背景建模,从而降低噪声和局部动态背景的干扰;然后,在RGB颜色直方图分离的基础上,结合粒子滤波和迭代递归实现目标运动检测... 为了进一步提高目标跟踪的准确率,提出一种基于改进粒子滤波的运动视频跟踪算法。首先,通过高斯混合模型实现动态背景建模,从而降低噪声和局部动态背景的干扰;然后,在RGB颜色直方图分离的基础上,结合粒子滤波和迭代递归实现目标运动检测,提高了前景检测的准确性。仿真试验结果显示,相比典型粒子滤波算法、遗传粒子滤波和DCEM,改进粒子滤波跟踪算法得到的前景目标的轮廓更好,因此运动目标检测精确度更高且处理时间更短。 展开更多
关键词 运动目标检测 高斯混合模型 背景建模 粒子滤波 RGB颜色直方图 迭代递归
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非均匀稀疏采样环境的改进高斯粒子滤波方法 被引量：1
10
作者 李良群 谢维信 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第10期1323-1328,共6页
粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法。在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀... 粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法。在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀疏采样观测数据进行有效处理的原因,通过引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善高斯粒子滤波器在时间更新阶段预测粒子和预测协方差估计的准确性,从而提高观测更新阶段重要性密度函数的估计精度,实现对目标状态的精确估计。实验结果表明,对于一维非线性非高斯例子,提出方法要稍好于传统的PF、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF);而对于实际的非均匀稀疏采样观测样本,提出方法要远好于PF、APF和GPF,能够有效对目标进行状态估计。 展开更多
关键词 非均匀稀疏采样 高斯粒子滤波 目标运动特性
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GPS/BDS组合系统中粒子滤波算法
11
作者 任娜 郑佳春 张杏谷 《集美大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期196-201,共6页
为了解决传统单一卫星导航系统存在的可靠性低和定位精度差等问题,在分析单系统导航定位原理及GPS/BDS组合导航定位解算的基础上,引入标准粒子滤波(PF)算法和高斯粒子滤波(GHPF)算法对组合系统进行定位解算,并对不同滤波算法做出了比较... 为了解决传统单一卫星导航系统存在的可靠性低和定位精度差等问题,在分析单系统导航定位原理及GPS/BDS组合导航定位解算的基础上,引入标准粒子滤波(PF)算法和高斯粒子滤波(GHPF)算法对组合系统进行定位解算,并对不同滤波算法做出了比较和分析。仿真结果表明,粒子滤波的滤波效果优于扩展卡尔曼滤波算法。 展开更多
关键词 GPS BDS 组合系统 粒子滤波 高斯粒子滤波
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基于粒子滤波的能量高效传感器网络数据查询处理技术
12
作者 韩秋廷 郑吉平 张慧 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第6期1230-1236,共7页
能量受限和数据不确定性是传感器网络在现实应用中所面临的重要问题.本文在不确定传感器数据基础上,利用传感器节点不同属性数据之间的关联性建立概率模型,采用粒子滤波技术进行概率推理从而达到节省能量的目的.首先,针对传感器节点不... 能量受限和数据不确定性是传感器网络在现实应用中所面临的重要问题.本文在不确定传感器数据基础上,利用传感器节点不同属性数据之间的关联性建立概率模型,采用粒子滤波技术进行概率推理从而达到节省能量的目的.首先,针对传感器节点不同属性的数据建立概率模型;然后根据传感器节点属性之间的相关性,采用粒子滤波技术通过感知能量代价低的属性值在模型上推理关联的感知能量代价高的属性值,从而达到节约能量的目的;最后,根据传感器节点多个属性值通常符合多元高斯分布,进而采用高斯粒子滤波进行概率推理,提高推理的精度.实验从准确率和运行效率两方面进行评价,结果表明本文所提出的粒子滤波方法处理不确定数据在准确率和运行效率两方面均能达到良好效果. 展开更多
关键词 传感器网络 概率模型 粒子滤波 概率推理 高斯粒子滤波
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基于混合高斯粒子滤波的OFDM频偏估计算法
13
作者 杨霄鹏 黄洋 +2 位作者 杨朝阳 姚昆 焦玲 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期71-76,共6页
针对现有正交频分复用(OFDM)系统高斯粒子滤波频偏估计算法复杂度高、实时性较差的不足,结合OFDM系统状态空间线性非线性混合的特点,提出了一种新的基于混合高斯粒子滤波的OFDM频偏估计算法。该算法采用状态空间模型对其进行了建模分析... 针对现有正交频分复用(OFDM)系统高斯粒子滤波频偏估计算法复杂度高、实时性较差的不足,结合OFDM系统状态空间线性非线性混合的特点,提出了一种新的基于混合高斯粒子滤波的OFDM频偏估计算法。该算法采用状态空间模型对其进行了建模分析,通过将卡尔曼滤波与高斯粒子滤波相结合,在时间更新阶段直接更新高斯分布参数代替逐个粒子更新,在量测更新阶段采用线性变换法生成采样粒子群代替传统高斯采样过程,降低了滤波复杂度,避免了粒子退化和贫化问题。仿真实验和分析表明,该算法在保证滤波精度、快速收敛的同时有效地减少了算法运行时间,提高了系统实时性。 展开更多
关键词 正交频分复用 多普勒效应 频偏估计 高斯粒子滤波 快速采样
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Unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法 被引量：19
14
作者 尹建君 张建秋 林青 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期617-620,共4页
针对条件线性高斯状态空间模型,提出unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波unscented Kalman filte-ring-Kalman filtering,UKF-KF算法,该方法用UKF估计条件线性高斯状态空间模型中的非线性状态,用KF估计线性状态。为了有效地融合UKF和KF估计... 针对条件线性高斯状态空间模型,提出unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波unscented Kalman filte-ring-Kalman filtering,UKF-KF算法,该方法用UKF估计条件线性高斯状态空间模型中的非线性状态,用KF估计线性状态。为了有效地融合UKF和KF估计的后验状态分布,将蒙特卡罗方法应用于KF估计的线性状态均值和方差,获得了与UKF sigma点相同数量的后验线性状态估计分布的样本,然后将这些样本与UKF中sigma点进行合成去获得系统中非线性状态的估计。该算法应用于机动目标跟踪的仿真结果表明:与Rao-Blackwellized粒子滤波器(Rao-Blackwellized particle filter,RBPF)相比,该算法虽在估计精度上略有下降,然而计算时间明显降低,有效提高了实时性。 展开更多
关键词 信息处理 Unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波 仿真 条件线性高斯 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波 (RBPF) 目 标跟踪
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基于高斯粒子JPDA滤波的多目标跟踪算法 被引量：10
15
作者 张俊根 姬红兵 蔡绍晓 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2686-2690,共5页
在多目标跟踪中,由于观测的不确定性带来数据关联问题,并且,多目标状态空间尺寸的增长带来了维数增大问题,该文提出了一种新的高斯粒子联合概率数据关联滤波算法(GP-JPDAF),在JPDA框架中引入高斯粒子滤波(GPF)的思想,通过高斯粒子而不... 在多目标跟踪中,由于观测的不确定性带来数据关联问题,并且,多目标状态空间尺寸的增长带来了维数增大问题,该文提出了一种新的高斯粒子联合概率数据关联滤波算法(GP-JPDAF),在JPDA框架中引入高斯粒子滤波(GPF)的思想,通过高斯粒子而不是高斯量,来近似目标与观测的边缘关联概率,利用GPF计算目标状态的预测及更新分布。将其应用于被动多传感器多目标跟踪,仿真结果表明该算法比MC-JPDAF具有更好的跟踪性能。 展开更多
关键词 多目标跟踪 联合概率数据关联 高斯粒子滤波 被动多传感器
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连续相位调制信号的单通道盲分离算法研究 被引量：10
16
作者 张纯 杨俊安 张琼 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第4期569-574,共6页
频谱紧凑的恒包络数字调制技术是未来数字通信的发展方向之一,而对于这类调制信号的单通道盲分离研究目前还较为少见,有效地解决连续相位调制信号的单通道盲分离问题具有较大意义。本文基于最优贝叶斯估计准则,通过重要性函数来接近系... 频谱紧凑的恒包络数字调制技术是未来数字通信的发展方向之一,而对于这类调制信号的单通道盲分离研究目前还较为少见,有效地解决连续相位调制信号的单通道盲分离问题具有较大意义。本文基于最优贝叶斯估计准则,通过重要性函数来接近系统状态的真实后验概率分布,利用改进的粒子滤波算法将连续相位调制信号的单通道盲分离问题转变为码元序列和未知参数序贯估计问题,从而实现盲分离。该算法通过对接收信号的过采样以及数据的递归调用,利用了更多的接收波形信息,有效克服了先验信息的不足,抑制了噪声的影响,并能克服相位连续性给算法带来的码间串扰。仿真实验以应用广泛的GMSK调制信号为例。实验结果表明,该算法明显优于标准粒子滤波算法,具有较好的符号估计性能和参数收敛性能。 展开更多
关键词 高斯最小频移键控 单通道 粒子滤波
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基于无味高斯粒子滤波的空-海BO-TMA的研究 被引量：4
17
作者 程水英 张剑云 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2007年第8期68-71,共4页
介绍了粒子滤波(PF)的基本思想和免重采样无味高斯PF(UGPF)算法的基本原理,特别针对空-海单站只测方位目标运动分析TMA(BO-TMA)问题应用UGPF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用... 介绍了粒子滤波(PF)的基本思想和免重采样无味高斯PF(UGPF)算法的基本原理,特别针对空-海单站只测方位目标运动分析TMA(BO-TMA)问题应用UGPF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UGPF具有更高的估计精度、更好的收敛特性和滤波一致性。 展开更多
关键词 递推非线性滤波 卡尔曼滤波 粒子滤波 无味变换 无味高斯粒子滤波
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基于粒子滤波的MIMO雷达目标似然比检测方法 被引量：3
18
作者 冯讯 王首勇 朱晓波 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期85-90,共6页
针对多输入多输出(MIMO)雷达在非高斯杂波背景、信号参数随机或未知的情况下,难以建立目标统计检测模型的问题,基于粒子滤波方法,根据参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种MIMO雷达目标似... 针对多输入多输出(MIMO)雷达在非高斯杂波背景、信号参数随机或未知的情况下,难以建立目标统计检测模型的问题,基于粒子滤波方法,根据参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种MIMO雷达目标似然比检测的通用模型,解决了非高斯杂波条件下无法得到检测统计量的问题.以复SG-Alpha联合稳定分布作为MIMO雷达非高斯杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的似然比检测方法.最后通过仿真实验给出了该方法在不同条件下的检测性能,并与传统MIMO雷达目标检测方法进行了比较,结果表明在非高斯杂波背景下该方法的检测性能要明显优于传统方法的. 展开更多
关键词 多输入多输出雷达 非高斯杂波 似然比检测 粒子滤波 雷达目标
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非高斯相关杂波背景下雷达目标统计检测方法 被引量：3
19
作者 冯讯 王首勇 +1 位作者 万洋 朱晓波 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1005-1011,共7页
在非高斯相关杂波背景、参数随机或未知的情况下,通常难以甚至无法建立统计检测模型。针对此问题,基于粒子滤波方法,根据未知参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种雷达目标似然比检测的通... 在非高斯相关杂波背景、参数随机或未知的情况下,通常难以甚至无法建立统计检测模型。针对此问题,基于粒子滤波方法,根据未知参数的概率分布函数抽取粒子,将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数,给出了一种雷达目标似然比检测的通用模型,较好地解决了非高斯相关杂波条件下无法得到检测统计量的问题。此外,以复SG-Alpha稳定分布作为非高斯相关杂波分布模型,给出了基于粒子滤波的检测统计模型,并对本文方法与传统的检测方法在高斯相关杂波和非高斯相关杂波背景下的检测性能进行了仿真比较,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 非高斯相关杂波 粒子滤波 统计检测 似然函数 概率分布
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Cubature粒子滤波 被引量：35
20
作者 孙枫 唐李军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2554-2557,共4页
非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得,需设计合理的重要性密度函数进行逼近。传统粒子滤波(particle filter,PF)直接采用未含最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数。针对PF缺乏量测... 非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得,需设计合理的重要性密度函数进行逼近。传统粒子滤波(particle filter,PF)直接采用未含最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数。针对PF缺乏量测信息的问题,提出一种基于Cubature卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)重采样的Cubature粒子滤波新算法(Cubature particle filter,CPF)。该算法在先验分布更新阶段融入了最新的观测数据,通过CKF设计重要性密度函数,使其更加接近系统状态后验概率密度。仿真表明CPF估计精度高于PF和扩展卡尔曼滤波(extended particle filter,EPF),与无轨迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)相比,其精度相当,但算法运行时间降低了约20%。 展开更多
关键词 非线性非高斯 重要性密度函数 Cubature卡尔曼滤波 Cubature粒子滤波
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