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《一種改進的粒子濾波重采樣算法研究_金玉柱.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、2011年4月電子測試Apr.2011第4期ELECTRONICTESTNo.4一種改進的粒子濾波重采樣算法研究金玉柱，李善姬（延邊大學工學院，吉林延吉133002）摘要：粒子濾波是基于遞推的蒙特卡羅模擬方法的總稱，可用于任意非線性，非高斯隨機系統(tǒng)的狀態(tài)估計。為了減輕退化現(xiàn)象，引入重采樣過程，但重采樣過程算法復雜，計算量大，不利于硬件實現(xiàn)，并且會削弱粒子的多樣性，從而導致濾波性能下降。提出了一種將局部重采樣和優(yōu)化組合算法結合的重采樣算法。將粒子按權值大小分類，小權值的粒子拋棄，大權值的粒子進行復制，將復制的粒子
2、和拋棄的粒子線性組合產(chǎn)生新的粒子，增加了粒子多樣性并且只對大權值粒子進行運算，故降低了計算量利于實時系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)。仿真結果證明了該算法的有效性。關鍵字：粒子濾波;局部重采樣;優(yōu)化組合中圖分類號：TP391文獻標識碼：AResearchofimprovedparticlefilterresamplingalgorithmJinYuzhu,LiShanji(CollegeofEngineering,YanbianUniversity,Yanji133002,China)Abstract:Particlefilte
3、ringisasequentialMonteCarlosimulationalgorithm.Itcanbeusedtoestimatethestateofanynonlinear,non-Gaussiansystem.Inordertoreducethedegeneracy,theresamplingalgorithmisadopted.Buttheresamplingprocesshascomplexalgorithmarchitecture,whichhaverestricteditsimplementa
4、tioninreal-timesystem.Resamplingprocessalsoleadstothelossofdiversityofparticles,andthelossmakesfilter’sperformanceworse.Anewalgorithm-partialresamplingcombinedwithoptimizingcombinationresamplingmethodisproposed.Assorttheparticlesbytheirweights,theparticleswh
5、ichhavelowweightsareabandonedandtheparticleswhichhavehighweightsarereproduced,andgeneratenewparticlesbycombiningthereproducedparticlesandabandonedparticles.Thisnewmethodpartlyovercomesthelossofdiversityandbecauseitsimplyoperatestothehighweightsparticlesoitsc
6、alculationissimplified.Anditispropitioustoimplementbyhardware.Thesimulationresultsprovetheeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords:particlefiltering;partialresampling;optimizingcombination0引言斷等領域。所謂粒子濾波就是貝葉斯估計基于抽樣理論的一種近似算法，通過非參數(shù)化的蒙特卡羅模擬方法來實現(xiàn)粒子濾波器，又稱序貫蒙特卡羅方法
7、?？梢杂行У靥庍f推貝葉斯濾波，即通過一組動態(tài)狀態(tài)空間上按貝葉斯準理非線性、非高斯濾波問題，廣泛地應用在機動目標跟蹤、則進行更新的隨機加權的樣本或粒子，對未知狀態(tài)的后驗信號傳輸與壓縮、金融領域數(shù)據(jù)分析、圖像處理、故障診概率密度進行估計，其中這些粒子通過對后驗密度序貫重91TestTools&Solution2011.4要抽樣得到，并分別對應于一組權值。以樣本均值代替積問題就是許多粒子的權值會變得非常小，而少數(shù)粒子的權分運算，當樣本容量很大時，這種蒙特卡羅描述就等價于值變得較大。為了解決這個問題引入重采樣步驟，通過
8、一[1]真實的后驗概率密度函數(shù)。個有效地采樣尺度Neff為：1基本的PF算法中最重要的3個步驟是：重要性采N=effN2樣、權值更新以及重采樣。重要性采樣步驟就是選取重要∑()wik性函數(shù)，通常選擇k時刻的后驗概率密度函數(shù)時為最優(yōu)估i=1，（2）當Neff下降到一個門限值Nr時就對粒子進行重采樣，計，但是最優(yōu)估計很難實現(xiàn)，一般取后驗概率密度的近似把那些權值小的粒子刪除，復制那些權值較大
