基于粒子优化的多模型粒子滤波算法

作     者：刘先省 胡振涛 金勇 杨一平 LIU Xian-xing;HU Zhen-tao;JIN Yong;YANG Yi-ping

作者机构：河南大学智能技术与系统重点实验室河南开封475001 西北工业大学控制与信息研究所陕西西安710072 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2010年第38卷第2期

页      面：301-306页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(No.60972119) 河南省科技厅基础与前项目(No.092300410158) 河南省教育自然基金(No.2008A510001) 

主　　题：多模型粒子滤波 交互式多模型 扩展卡尔曼滤波 模型辨识 

摘      要：针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法.在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新量测信息的有效利用,进而提升单个采样粒子对于真实系统状态和模型逼近的有效性.理论分析和仿真结果表明:新算法在系统状态估计的精度以及模型辨识的准确性方面均明显地优于交互式多模型粒子滤波算法和多模型粒子滤波算法.