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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
粒子滤波和正则粒子滤波算法性能研究
作者姓名:
毛鑫萍
李贝
张才强
作者单位:
浙江工业大学信息工程学院;中国联合网络通信有限公司杭州分公司;浙江亚卫通科技有限公司;
摘 要:
主要介绍了解决系统状态估计问题的滤波算法。在提出非线性高斯系统模型的基础上着重阐述了扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)和正则粒子滤波(RPF)算法。对这三种算法在不同的噪声条件下的估计性能进行了仿真分析。结果表明,在非线性高斯系统中,PF和RPF的估计性能远比EKF的估计性能要好,由于RPF是从离散分布中重构其近似连续分布,再从该连续分布中采样粒子,估计性能比PF要好,尤其在小噪声的环境下,估计性能更加稳定。
关 键 词:
状态估计
非线性高斯
扩展卡尔曼滤波
粒子滤波
正则粒子滤波
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