基于進(jìn)化計(jì)算的粒子濾波算法應(yīng)用研究.pdf

1、粒子濾波算法是一種基于蒙特卡羅方法仿真來(lái)實(shí)現(xiàn)遞推貝葉斯估計(jì)的統(tǒng)計(jì)濾波方法。作為一種基于蒙特卡羅思想的非線性、非高斯系統(tǒng)濾波方法，粒子濾波在處理非高斯、非線性時(shí)變系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)和狀態(tài)濾波問(wèn)題方面有獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)。粒子濾波因其強(qiáng)大的非線性處理能力而被廣泛的應(yīng)用于導(dǎo)航定位、視覺(jué)跟蹤、無(wú)線通信、自動(dòng)控制和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)等領(lǐng)域。
　　 本文介紹了標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法及其改進(jìn)算法，總結(jié)概括了這些改進(jìn)算法存在的問(wèn)題。針對(duì)粒子濾波中存在的這些問(wèn)題，在粒子濾波

2、算法中引入了進(jìn)化算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 對(duì)進(jìn)化粒子濾波算法中的遺傳粒子濾波算法(GPF)進(jìn)行了研究，將遺傳算法中的選擇、交叉、變異操作引入粒子濾波，改善了粒子退化及計(jì)算量大的問(wèn)題。因?yàn)檫z傳粒子濾波算法對(duì)粒子匱乏現(xiàn)象的改善只是在重采樣階段，并非算法整體。所以針對(duì)此問(wèn)題，提出了一種粒子群優(yōu)化的遺傳粒子濾波算法，利用粒子群優(yōu)化算法，驅(qū)動(dòng)粒子向高似然區(qū)域移動(dòng)，增加了有效粒子的數(shù)目，可以抑制粒子退化和匱乏現(xiàn)象。