粒子滤波的重采样方法  

Overview of Resampling Algorithm

作　　者：张淼[1] 胡建旺[1] 周云锋[1] 童俊[1] 

机构地区：[1]军械工程学院,河北石家庄050003

出　　处：《火力与指挥控制》2009年第10期18-20,共3页Fire Control & Command Control

基　　金：国家自然科学基金资助项目

摘　　要：粒子滤波是基于递推的Monte Carlo仿真方法的总称,原则上可用于任意非线性、非高斯随机系统的状态估计。但粒子的退化现象是粒子滤波器的最大缺陷,减轻这一现象影响的方法之一就是对粒子进行重采样。阐述了几种重要的重采样算法及其改进策略,并对其进行总结与展望。Particle filtering is a sequential Monte Carlo simulation algorithm, in principle, it can be used in estimating the state of any nonlinear or non-Gaussian system. But the main defect in the present particle filtering is particle degeneracy, in order to reduce the degeneracy, the resample strategy is adopted. This article introduces some resampling algorithm and their modified strategy and makes a conclusion and prospect.

关 键 词：粒子滤波 粒子退化 重采样 

分 类 号：TP14[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]