【摘 要】
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标准粒子滤波容易出现粒子贫化问题,滤波精度不稳定,并且需要大量粒子才能对非线性系统进行准确估计,降低了算法的综合性能.针对该问题,本文提出了一种基于蝙蝠算法的新型粒
【机 构】
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中国卫星海上测控部,南京理工大学自动化学院
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标准粒子滤波容易出现粒子贫化问题,滤波精度不稳定,并且需要大量粒子才能对非线性系统进行准确估计,降低了算法的综合性能.针对该问题,本文提出了一种基于蝙蝠算法的新型粒子滤波算法.该算法用粒子表征蝙蝠个体,模拟蝙蝠群体搜索猎物的过程,粒子群体通过调整频率、响度、脉冲发射率,追随当前最优粒子在解空间中进行搜索,并可以动态控制全局搜索及局部搜索的相互转换,进而提髙粒子整体的质量和分布的合理性;此外,改进算法引入Levy飞行策略,从而避免局部极值的不良吸引.实验表明新型粒子滤波方法提高了粒子多样性和滤波预测精度,同
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