吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (6): 2069-2074.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201506048

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改进的粒子滤波重采样算法

李娟1， 刘晓龙1， 卢长刚2， 左英泽1   

  1. 1.吉林大学 通信工程学院,长春 130012;
    2.吉林大学 汽车工程学院,长春 130022
  • 收稿日期:2014-07-08 出版日期:2015-11-01 发布日期:2015-11-01
  • 作者简介:李娟(1970-),女,副教授,博士.研究方向:信号与信息处理.E-mail:ljuan@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    吉林省科技厅重点科技攻关项目(20140204044GX)

Improvement of resampling algorithm of particle filter

LI Juan1, LIU Xiao-long1, LU Chang-gang2, ZUO Ying-ze1   

  1. 1.College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130012, China;
    2.College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China
  • Received:2014-07-08 Online:2015-11-01 Published:2015-11-01

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摘要： 针对粒子滤波算法粒子退化的问题,提出了分类重采样(CR)算法。根据重采样时筛选出粒子数目的多少采用不同类型的复制方案,并在有效粒子减少的情况下,及时补充新粒子。仿真结果表明:当选取的粒子数目较少或者仿真周期较长时,该算法相比较多项式重采样(MR)算法和系统重采样(SR)算法具有较小的均方根误差,且多次仿真得到的均方根误差(RMSE)的方差也相对较小,说明该算法在鲁棒性、持久性和稳定性方面有所改善。

关键词: 信息处理技术, 粒子滤波, 粒子退化, 重采样算法, 分类重采样

Abstract: To solve the problem of particles degeneracy in the particle filter algorithms, a Classified Resampling (CR) algorithm is proposed. This algorithm adopts different duplication schemes according to the quantity of selected particles; furthermore, it replenishes new particles in the case that the number of effective particles is reduced. Simulation results demonstrate that, with smaller number of particles or longer simulation period, the proposed algorithm has minor Root Mean Square Error (RMSE) compared with Multinomial Resampling (MR) and Systematic Resampling (SR), and with multiple simulations the variance of RMSE is smaller, which indicates that the robustness, durability and stability of the proposed algorithm are improved.

Key words: information processing, particle filters, particles degeneracy, resampling algorithm, classified resampling

中图分类号: 

  • TN911.7
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