【摘 要】
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对于线性Gauss动态系统来说,Kalman滤波是最优的滤波方法。但Kalman滤波面对非线性系统的情形时,就需要涉及高维积分的计算等问题,所以系统状态的解析估计并不好得到。粒子滤
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对于线性Gauss动态系统来说,Kalman滤波是最优的滤波方法。但Kalman滤波面对非线性系统的情形时,就需要涉及高维积分的计算等问题,所以系统状态的解析估计并不好得到。粒子滤波的主要思想是对后验概率密度用带有权值的离散样本进行逼近来得到当前状态的估计值。理论上粒子滤波算法在粒子数足够大时可以充分近似后验概率密度。但在重采样阶段,大权值粒子不断被抽到导致抽样粒子的权值方差越来越大,将不可避免的产生粒子贫化现象。因此为了保证精度就需要有足够多的粒子数。而且随着系统状态维数的增多会使计算难度增加、效率降低。对于不同的模型,重要性密度函数的选择也会影响粒子滤波的效果。本文利用了BP网所具有的非线性映射功能,通过加入权值分裂步骤,将权值较小的部分粒子作为样本输入,粒子权值作为网络的权值,量测值作为网络的目标样本。然后通过对粒子的权值进行多次的训练,从而提高粒子滤波算法(PF)中粒子的多样性,以此来延缓权值退化并改善PF算法的滤波性能。本文先介绍了粒子滤波的一般性框架、BP神经网络的基本知识和神经网络训练过程的理论推导,然后给出了两类模型的具体BPNNPF算法:一类是四维纯方位雷达跟踪模型,一类是混合线性/非线性Gauss模型。最后,本文对标准PF算法与基于BPNN的PF算法在两种类型的模型下进行仿真,发现基于BPNN的PF算法的估计精度明显高于PF算法。
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