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cost reference particle filter Based on Adaptive particle Swarm Optimization in Observation Uncertainty

Cost Reference Particle Filter Based on Adaptive Particle Sw...

引用

第三十届中国控制会议

作者： HU Zhen-Tao,LIU Xian-Xing~*,JIN Yong Laboratory of Image Processing & Pattern Recognition,Henan University,Kaifeng 475001,Henan,P.R.China

＜正＞Aiming at the effective approximation of sampling particle set relative to system state in observation uncertainty,a novel cost reference particle filter based on adaptive particle swarm optimization is *** the new algorithm,the cost function and the risk function are firstly introduced to realize reasonable utilization of the latest *** addition, according to the prior modeling information,a new adaptive method is given to solve the selection of limit *** then the movement of particle set towards the region of high weight particle is completed by particle swarm optimization *** algorithm realizes the dynamic combination of the cost reference particle filter and the adaptive particle swarm optimization,and the reliability and stabilize of sampling particle set relative to system state are *** theoretical analysis and experimental results show the efficiency of the proposed algorithm.

关键词： Nonlinear filter cost reference particle filter particle Swarm Optimization Observation Uncertainty

来源： cnki会议评论

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