【摘 要】
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针对基本粒子滤波在重采样阶段存在粒子退化和粒子匮乏缺点,提出了一种基于风驱动优化的改进粒子滤波算法.算法将风驱动优化（WDO）思想引进粒子滤波,在粒子滤波重采样过程前,首
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,华为技术有限公司
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针对基本粒子滤波在重采样阶段存在粒子退化和粒子匮乏缺点,提出了一种基于风驱动优化的改进粒子滤波算法.算法将风驱动优化（WDO）思想引进粒子滤波,在粒子滤波重采样过程前,首先利用风驱动优化算法进行优化.风驱动优化算法将最新观测值融合到粒子进化公式中,经过风驱动优化后的大部分粒子朝着后验概率分布比较密集的区域运动,分布在最优粒子附近,从而减少了重采样过程中权值高的粒子被舍弃的概率,缓解样本贫化问题.通过非线性目标跟踪模型对改进的粒子滤波算法进行误差值分析,并与基本粒子滤波算法、粒子群优化粒子滤波算法比较.仿真
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