| 一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法 |
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| 引用本文： | 朱文超,许德章.一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法[J].计算机应用研究,2014,31(10). |
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| 作者姓名： | 朱文超 许德章 |
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| 作者单位： | 安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖,241000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，安徽省自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对传统粒子滤波算法中存在的粒子多样性丧失问题,提出一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法.该算法利用人工萤火虫群算法优化粒子滤波的重采样过程,按照权值的蜕化程度对样本集进行分层,通过转移概率将权值蜕化子集——映射到高似然区域.根据优化阈值条件,将低权值粒子集分为抛弃组和优化组,通过选取优化组粒子和高权值粒子适当地线性组合产生新粒子集.仿真结果表明,当感知系数为零时,优化算法将蜕化为基本粒子滤波算法;在适当选择感知系数的情况下,优化算法的滤波精度较高,跟踪突变状态的性能较优,在保证粒子群贴近真实后验分布的同时,增强了粒子的多样性.
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| 关 键 词： | 粒子滤波 人工萤火虫群算法 转移概率 优化阈值条件 感知系数 |
Improved particle filter algorithm based on artificial glowworm swarm optimization |
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| ZHU Wen-chao,XU De-zhang.Improved particle filter algorithm based on artificial glowworm swarm optimization[J].Application Research of Computers,2014,31(10). |
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| Authors: | ZHU Wen-chao XU De-zhang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle filter artificial glowworm swarm algorithm transition probability optimal threshold condition taste parameter |
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