【摘 要】
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为解决粒子滤波算法中粒子权值退化和粒子贫化问题,提出基于布谷鸟算法优化的粒子滤波(CS-PF)。对鸟窝寻优位置公式增加扰动项,将粒子集合平分为log 2 N(N为粒子数)项,降低粒
【机 构】
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西安工程大学管理学院,陆军边海防学院工程基础系
【基金项目】
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陕西省工业科技攻关基金项目(2017GY-039),陕西省教育厅服务地方专项计划基金项目(16JF009),2017年中国纺织工业联合会科技指导性计划基金项目(2017067),2017年“纺织之光”中国纺织工业联合会高等教育教学改革基金项目(2017BKJGLX160)
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为解决粒子滤波算法中粒子权值退化和粒子贫化问题,提出基于布谷鸟算法优化的粒子滤波(CS-PF)。对鸟窝寻优位置公式增加扰动项,将粒子集合平分为log 2 N(N为粒子数)项,降低粒子移动时陷入局部最优的可能性;为保证粒子多样性,当均匀分布的随机数大于阈值时,利用改进的鸟窝寻优方法更新粒子位置,部分粒子向高似然区移动,部分在低似然区。实验结果表明,粒子位置更新阈值在[0.2,0.35]时,CS-PF能够有效解决粒子滤波的权值退化和粒子贫化问题。
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