基于高斯Sigma点选取的改进UPF算法

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基于高斯Sigma点选取的改进UPF算法

曹洁,戴彬,李晓旭

兰州理工大学

收稿日期:2013-03-07 修回日期:2013-04-18 发布日期:2013-06-20
通讯作者: 戴彬

Improved UPF algorithm based on Gaussian Sigma points selected

Received:2013-03-07 Revised:2013-04-18 Published:2013-06-20

摘要/Abstract

摘要： 针对标准粒子滤波存在的粒子退化现象，提出了一种改进的UPF算法。该算法采用基于高斯Sigma点选取的自适应无味卡尔曼滤波产生建议分布函数，然后利用Metropolis-Hastings（MH）方法优化粒子，提高了对系统后验概率密度的逼近程度。仿真结果表明，改进算法降低了粒子滤波算法的粒子退化程度，提高了跟踪精度。

关键词: 粒子滤波, 高斯Sigma点, 无味卡尔曼滤波, MH方法。

Abstract: An improved UPF algorithm is proposed for the problem of particles degradation in the standard particle filter. The algorithm uses adaptive unscented Kalman filter based on Gaussian Sigma points selected to generate the proposal distribution function, and then uses the Metropolis-Hastings to optimize particles, so that the approximation of the posterior probability density of the system is improved. Simulation results show that the improved algorithm reduces particle degradation which exists in the particle filter,and improves tracking accuracy. Key words: particle filter, Gaussian Sigma points, unscented Kalman filter, Metropolis-Hastings.

Key words: particle filter, Gaussian Sigma points, unscented Kalman filter, Metropolis-Hastings.

曹洁戴彬李晓旭. 基于高斯Sigma点选取的改进UPF算法[J]. , 0, (): 0-0.

参考文献

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