基于扩散序列重采样的改进RBUPF算法
基于扩散序列重采样的改进RBUPF算法
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DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
王稼林
中科院分区：
文献类型：
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作者：
王更生;王稼林
针对传统UPF(Unscented Particle Filter)算法存在的精度低，计算量较大且容易粒子退化的现象，本文提出一种改进的UPF算法，该算法引入Rao-Blackwellized思想作为算法框架，降低状态空间中非线性状态的维度，将系统分割为线性和非线性子空间，这样可以分别使用两种滤波算法进行优化计算，同时在重采样阶段，采用小权值粒子空间状态扩散序列算法的粒子多样性优化策略，来解决粒子匮乏问题。仿真实验表明，两方面的改进大大降低了算法的计算量，算法耗时较少的同时有效的降低了粒子退化程度，并且定位的精度明显提高。