基于预测和量测的多建议分布粒子滤波
龚佑斌 刘金澎
粒子滤波可以表征任意分布，因此具有广泛的适用性，但其会面临粒子退化的问题。重采样步骤可以有效地解决粒子退化，但会引入粒子贫化的新问题。为了有效地解决粒子退化和贫化问题，基于多建议分布的思路，提出了一种高估计精度和计算有效的基于预测和量测的多建议分布粒子滤波。其思路为，首先分别将预测和量测作为基本建议分布，并分别从两个基本建议分布中选取粒子；其次用粒子的似然决定每个基本建议分布的权重，并基于最新的量测值修正每个粒子点的权值；最后通过粒子点加权求和的方式获得对于状态后验估计的一阶矩和二阶矩。仿真结果证明，相比于经典算法，所提算法可以以较低计算代价获得最好的滤波估计结果。
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