基于KLD采样改进的高斯粒子滤波算法

来源 :南京航空航天大学学报:英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lfshiyi

【摘要】

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为了自适应地调整滤波样本,本文提出了一种基于Kullback-Leibler散度(Kullback-Leible divergence,KLD)-抽样的改进高斯粒子滤波算法(Gaussian particle filter algorithm ba

【作者】

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周翟和钟雨露曾庆喜田祥瑞

【机构】

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南京航空航天大学自动化学院

【出处】

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南京航空航天大学学报:英文版

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

粒子滤波高斯粒子滤波 KLD采样噪声突变自适应粒子数 particle filterGaussian particle filterKLD-samplin

【基金项目】

：

the China Postdoctoral Science Foundation(No.171980),the National Natural Science Foundation of China(Nos.61973160,51505221),Key Laboratory Fund of Science and Technology on Communication Networks(No.

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为了自适应地调整滤波样本,本文提出了一种基于Kullback-Leibler散度(Kullback-Leible divergence,KLD)-抽样的改进高斯粒子滤波算法(Gaussian particle filter algorithm based on KLD,KLGPF)。在采样过程中,算法通过计算KLD来调整粒子集的大小,使其介于粒子的离散概率密度函数和真实的后验概率密度函数之间。当噪声服从高斯分布,且噪声的统计特性发生突变时,KLGPF具有显著的效果,仿真结果表明,KLGPF在噪声统计量突变

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