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1、第37卷第8期计算机学报Vol.37No.82014年8月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSAug.2014粒子滤波算法王法胜1)1)2)3)鲁明羽赵清杰袁泽剑1)(大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026)2)(北京理工大学计算机学院北京100081)3)(西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049)摘要粒子滤波算法逐渐成为科学领域的研究热点.文章首先阐述了粒子滤波算法的提出背景,根据m阶马尔科夫假设,分析算法基本原理并推导后验概率密度及权值更新公式.分析了基本粒子滤波算法中存在的问题以及解决方法.针对粒子滤波算法重要性
2、采样密度的选择问题,综述了重要性采样密度选择方法.对重采样技术及样本匮乏问题进行了深入的分析,讨论了算法收敛性分析的最新进展.对自适应粒子滤波算法以及粒子滤波算法在各主要应用领域的进展进行了论述.最后对粒子滤波算法的研究前景提出了展望.关键词粒子滤波;重要性采样密度;重采样;自适应粒子滤波;收敛性分析中图法分类号TP391DOI号10.3724/SP.J.1016.2014.01679ParticleFilteringAlgorithm1)1)2)3)WANGFa-ShengLUMing-YuZHAOQing-JieYUANZe-Jian1)(Schoo
3、lofInformationScienceandTechnology,DalianMaritimeUniversity,Dalian,Liaoning116026)2)(SchoolofComputer,BeijingInstituteofTechnology,Beijng100081)3)(InstituteofAIandRobots,Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710049)AbstractParticlefilterisemergingasanewhotspotofresearchinscientificfieldsi
4、nthepastseveralyears.Wefirstshowthebackgroundinformationofparticlefilters.Thereafter,theprincipleoftheparticlefilterunderm-orderMarkovianassumptionisanalyzed,accompanyingthederivativesoftheposteriordensityfunctionandtheweightupdatingformula.Meanwhile,theanalysisofthedrawbacksofth
5、estandardparticlefilterandcorrespondingsolutionsaregiven.Andacriticalsurveyofimportancesamplingdensityselectionisshowninthefollowingsection.Wealsogiveadetailedanalysisofresamplingmethodandthesampleimpoverishmentprobleminducedbyresampling.Wereviewedthedevelopmentofadaptiveparticle
6、filtersfollowingtheadvancesofconvergenceanalysis.Thefollowingsectionreviewstheadvancesofparticlefiltersindifferentapplicationareas.Finally,thefuturedirectionsarepointedout.Keywordsparticlefilter;importancesamplingdensity;resampling;adaptiveparticlefilter;convergenceanalysis波器(Kal
7、manFilter),为线性高斯问题提供了一种1引言最优的解决方法.迄今为止,卡尔曼滤波器仍然被广[1]泛的采用,成为解决现实应用问题的标准框架.然1960年,Kalman先生提出了经典的卡尔曼滤而,在现实世界中,科学领域中的实际问题大都具有收稿日期:2013-09-27;最终修改稿收到日期:2014-02-17.本课题得到国家自然科学基金(61300082,61272369,61073133,61175053,61175096)、中央高校基本科研业务费专项资金(3132013335,3132013325)、大连市科技计划项目(2013A16GX115)
8、资助.王法胜,男,1983年生,博士研究生,讲师,中国计算机学会(CCF)学生会
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