检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:曹晓丽[1] 邢玉娟[1] 潘颖[1] 贺元香[1]
机构地区:[1]兰州文理学院电子信息工程学院,甘肃兰州730000
出 处:《吉林省教育学院学报(中旬)》2014年第4期17-18,共2页
摘 要:改进粒子滤波算法通过选取较好的重要性密度函数或优化重采样过程可以克服标准粒子滤波算法存在的"粒子退化"和"粒子枯竭"的缺陷。本文对几种典型的改进粒子滤波算法:扩展卡尔曼粒子滤波、无迹粒子滤波算法以及基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的粒子滤波算法进行介绍,通过仿真实验,分析这几种算法与标准粒子滤波算法相比所具有的优点和缺点。通过实验成果比较,说明经过改进的算法在估计性能方面比标准粒子滤波算法有明显优势。
关 键 词:粒子滤波 扩展卡尔曼粒子滤波 无迹粒子滤 MCMC
分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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