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1、第22卷第2期控制理论与应用Vo1.22No.22005年4月ControlTheory&ApplicationsApr.2005文章编号:1000-8152(2005)02-0269-04进化粒子滤波算法及其应用莫以为,萧德云(清华大学自动化系,北京100084)摘要:样本贫化现象是应用粒子滤波算法的一个主要障碍,对估计长时间维持不变量的影响尤为严重.通过分析产生该现象的原因,本文引入进化规划算子构成进化粒子滤波算法,增加样本集的多样性而缓解样本贫化现象的影响,改善其估计与跟踪能力,仿真结果显示所提出的算法是可行的.关键词:粒子滤波算法;样本贫
2、化;进化规划;状态估计中图分类号:TP13文献标识码:AEvolutionaryparticlefilteranditsapplicationMOYi-wei,XIAODe-yun(DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)Abstract:Sampleimpoverishmentphenomenonisamainhandicaptoparticlefilterapplication,especiallyinthosecasestoestimatetheparame
3、terthatremainsconstantforalongtime.Basedontheanalysisofthecausesofsampleimpoverishment,theevolutionaryparticlefilterisproposed,inwhichevolutionaryprogrammingisintroduced.Theimprovedapproachrelievestheef2fectcausedbysamplesimpoverishmentthroughamelioratingthediversityofsamples
4、set.Simulationresultsdemonstratethefea2sibilityofproposedevolutionaryparticlefilter.Keywords:particlefilter;samplesimpoverishment;evolutionaryprogramming;stateestimation1引言(Introduction)规划引入PF算法以改善样本集的多样性,提出进化近年,粒子滤波(ParticleFilter,简称PF)备受关粒子滤波算法以解决该类估计问题.这类似于[8]注,与传统滤波方法相比,它
5、具有简单易行、适用于Higuchi所提方法,但它使用二进制表示,不适用非线性及非高斯噪声环境的优点,因此被广泛应用于多维高精度问题.本文最后给出所提算法在参数于诸多工业领域,如计算机视觉、航空导航及过程监在线估计的应用框架.控等.除计算负担较大外,样本贫化现象是PF的最2粒子滤波算法与存在问题分析(Particle大缺点,尤其对较长时间内维持不变的量(如受故障filterandanalysisofexistingissue)影响的模型参数)进行估计时影响尤为突出,更易导[9]一般认为,PF由Gordon等人提出,具体算法致PF算法退化,极端情形会
6、导致算法发散,这对将及收敛性可参看文献[10].PF可看作一种搜索算[1,2]PF应用于故障诊断影响很大.减轻样本贫化影法,其工作过程大致如下:由先验分布抽取出状态空响的最简单方法是加大样本集,但一般难以做到.其间中一组样本表示被估量分布,根据测量数据用模[3]他方法还有,先验编辑:抽样时拒绝加权太小的粒型计算每一样本的似然度,并以此作为概率,引入重[4]子;先验增加:预测阶段用更多粒子数;重抽样移抽样由原样本集抽样出一定数目(常为恒定)的等加[5]动算法:增加马尔科夫链蒙特卡罗移动(MCMC)权样本作为被估量后验分布的近似,从而留下有希使粒子群
7、在后验分布上更分散;模拟退火粒子滤望的样本,如此反复,使样本集逐渐接近真实状态.[6]波:引入退火重要性抽样和中间分布概念,改善出考虑样本大小为N的SIR滤波算法,迭代k-1现先验尾部的观测值时的算法性能;辅助粒子滤波iN次后,从p(xk-1
8、Y1:k-1)得到近似样本集{xk-1}i=1,[7]器:使高似然度区域的粒子在重抽样被选中;但它其中x为未知状态,Y1:k-1表示至k-1为止的测量,们并没解决估计长时间不变的量问题.本文将进化密度p(xk
9、Y1:k-1)近似为收稿日期:2003-09-03;收修改稿日期:2004-05-31.基金项目:
10、国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2002AA412510,2002AA412420).270控制理论与应用第22卷N4)选
