【摘 要】
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针对粒子滤波（Particle Filter,PF）存在的粒子退化和贫化问题,该文提出一种基于差分演化（Differential Evolution,DE）的PF算法。首先,为了充分利用最新的观测信息,采用无迹卡尔曼
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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针对粒子滤波（Particle Filter,PF）存在的粒子退化和贫化问题,该文提出一种基于差分演化（Differential Evolution,DE）的PF算法。首先,为了充分利用最新的观测信息,采用无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）来产生重要性分布,对重要性分布产生的采样粒子不再做传统重采样操作,而是直接把采样粒子当作DE中的种群样本,粒子权重作为样本的适应函数,对粒子做差分变异、交叉、选择等迭代优化,最后得到最优的粒子点集。试验结果表明,该算法有效缓解了传统
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