【摘 要】
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针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,及粒子滤波本身固有的退化问题,在已提出的混合退火粒子滤波算法的基础上提出一种新的粒子滤波算法。在滤波算法中,根据系统的状态噪声统计特性和量测噪声统计特性的关系引入调整因子,再由模糊推理系统产生退火系数。用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数。在保留原算法优点的基础上取得了更佳的退火系数。仿真实验表明该粒子滤波器的性能优于混合退火粒子滤波算法。
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针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,及粒子滤波本身固有的退化问题,在已提出的混合退火粒子滤波算法的基础上提出一种新的粒子滤波算法。在滤波算法中,根据系统的状态噪声统计特性和量测噪声统计特性的关系引入调整因子,再由模糊推理系统产生退火系数。用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数。在保留原算法优点的基础上取得了更佳的退火系数。仿真实验表明该粒子滤波器的性能优于混合退火粒子滤波算法。
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