排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
粒子滤波器能够处理非线性和非高斯的问题，所以引起了人们的关注。当重要函数分别选取先验重要密度函数和混合重要密度函数时，对于平坦瑞利衰落信道下粒子滤波算法，仿真试验结果表明，无论是在高斯噪声还是非高斯噪声环境中，混合重要密度函数要优于先验重要密度函数。 相似文献
2.
粒子滤波器能够处理非线性和非高斯的问题,所以引起人们的关注.对于平坦瑞利衰落信道下的盲信号检测提出了一种改进的粒子滤波器,与原来的算法相比,它的复杂度较低.原来的算法能够达到混合卡尔曼滤波器的可比性能.仿真试验结果证明,无论是在高斯噪声还是非高斯噪声环境中,这种新的粒子滤波器能够达到混合卡尔曼滤波器的可比性能. 相似文献
1