一种适用于低测量噪声系统的粒子滤波算法new

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1、第39卷第1期信息与控制Vol.39,No.12010年2月InformationandControlFeb.,2009文章编号：1002-0411(2010)-01-0001-05一种适用于低测量噪声系统的粒子滤波算法邹卫军，薄煜明，陈益（南京理工大学自动化学院，江苏南京210094）摘要：针对常规粒子滤波算法使用先验密度函数来采样粒子，从而使粒子分布依赖动态模型来降低估计精度的问题，以基于观测量相似函数采样的相似采样粒子滤波为基础，提出一种改进的粒子相关性预采样相似采样粒子滤波算法．在系统测量噪声较小的情况下，利用相似采样获得更加

2、贴近真实后验分布的粒子来提高估计精度；而相关性预采样则通过计算相邻时刻粒子的转移概率并淘汰概率较低的粒子来提高粒子利用效率，在保证估计精度的同时显著降低粒子数量需求．设计了算法的重要性密度函数并推导了权值递推公式．通过蒙特卡洛仿真分析了本文提出的算法．最后通过一个混合坐标系下的目标跟踪实例阐述了算法的应用．关键词：粒子滤波；相似函数采样；预采样；重要性密度函数；蒙特卡洛仿真中图分类号：TP14文献标识码：AAnParticleFilterAlgorithmfortheLowMeasuringNoiseSystemZOUWeijun，B

3、OYuming，CHENYi(CollegeofAutomation,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,China)Abstract:Aimingattheproblemthatconventionalparticlesfilteralgorithmusesapriordensityfunctiontosamplepar-ticles,therebytheparticlesdistributionshouldrelyonthedynamicmodeltoreduc

4、etheestimationprecision.Aimprovedparticlescorrelatedpre-samplinglikelihoodsamplingparticlesfilteralgorithmisproposed,whichbasedonthelikelihoodsamplingparticlesfilterofobservationlikelihoodfunctionsampling.Undertheconditionoflowmeasurementnoise,thelikelihoodsamplingcanobta

5、inparticleswhichareclosertothetrueposteriordistribution,sotheestimationprecisionisexpectedtobeimproved.Thecorrelatedpre-samplingprocedurecalculatesthetransition-probabilityofadjacenttimeandabandonstheparticleswithlowerprobabilitytoimproveparticlesefficiency.Bythisway,est

6、imationaccuracyisensuredandtheamountofrequiredparticlesisdecreasedsignificantly.Theimportancedensityfunctionisdesignedandtheweight-valuerecursiveformulaisdeduced.TheproposedalgorithmisanalysisedbytheMonteCarlosimulation,anditisalsoappliedtotheproblemoftarget-trackinginth

7、ehybridcoordination.Keywords:particlefilter;likelihood-functionsampling;pre-sampling;importancedensityfunction;Monte-Carlosimula-tion1引言（Introduction）函数（importancedensityfunction，IDF），使之尽量符合实际的概率后验分布．围绕着IDF的选择，学粒子滤波是一种基于贝叶斯估计的非线性滤波者们提出了多种设计方法．传统的序贯重要性重采算法，近年来已成为解决非线性非高斯系

8、统状态滤样粒子滤波（sequentialimportanceresamplingparti-波估计问题的主流方法．粒子滤波的核心思想，是clefilter，SIR）[2]、辅助粒子滤波（auxiliaryparticle根