基于粒子优化的多模型粒子滤波算法

《基于粒子优化的多模型粒子滤波算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第２期电子学报Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．２２０１０年２月ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡＦｅｂ．２０１０基于粒子优化的多模型粒子滤波算法刘先省１，胡振涛１，２，金勇１，杨一平１（１．河南大学智能技术与系统重点实验室，河南开封４７５００１；２．西北工业大学控制与信息研究所，陕西西安７１００７２）摘要：针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题，本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法．在算法实现中，对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器，结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制

2、实现最新量测信息的有效利用，进而提升单个采样粒子对于真实系统状态和模型逼近的有效性．理论分析和仿真结果表明：新算法在系统状态估计的精度以及模型辨识的准确性方面均明显地优于交互式多模型粒子滤波算法和多模型粒子滤波算法．关键词：多模型粒子滤波；交互式多模型；扩展卡尔曼滤波，模型辨识中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：０３７２２１１２（２０１０）０２０３０１０６ＡＮｏｖｅｌＭｕｌｔｉｐｌｅＭｏｄｅｌＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＰａｒｔｉｃｌｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ１

3、，ＨＵＺｈｅｎｔａｏ１，２，ＪＩＮＹｏｎｇ１，ＹＡＮＧＹｉｐｉｎｇ１ＬＩＵＸｉａｎｘｉｎｇ（１．ＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＳｙｓｔｅｍ，ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋａｉｆｅｎｇ，Ｈｅｎａｎ４７５００１，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｎｔｒｏｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ，Ｓｈａａｎｘｉ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅａｄｖｅｒｓｅｅｆ

4、ｆｅｃｔｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｎｕｍｂｅｒｄｅｃｌｉｎｅｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｗｈｉｃｈａｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅｓｔａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄｍｏｄｅｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｗｈｅｎｍｏｄｅｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏｐａｒｔｉｃｌｅｓａｍｐｌｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ，ａｎｏｖｅｌｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｐａｒｔｉｃｌｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｔｈｅｎｅｗａｌｇｏ

5、ｒｉｔｈｍ，ｅｖｅｒｙｐａｒｔｉｃｌｅｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ，ａｎｄｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｕｐｄａｔｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｓｕｓｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌａｔｅｓｔｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｅａｆｆｅｃｔｉｖｉｔｙｏｆｓｉｎｇｌｅｐａｒｔｉｃｌｅｔｏａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｔｈｅｒｅａｌｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｅａｎｄｍｏｄｅｌｉｓｉ

6、ｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｔｈｅｏｒｙａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｏｂｖｉｏｕｓｌｙｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｎｄｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｉｎｔｈｅｆｉｌｔｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｅａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｍｏｄｅｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌｐａｒｔｉｃ

7、ｌｅｆｉｌｔｅｒ；ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌ；ｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ；ｍｏｄｅｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ滤波器的采用将进一步加大折中策略对于滤波估计的１引言不利影响，使得模型辨识的可靠性和状态估计的精度急对于机动目标跟踪、故障检测和诊断等复杂系统，剧下降［３，４］．近年来，伴随着计算机性能的不断提升，基系统建模通常采用多模型策略．如何有效实现此类复杂于序贯重要性采样技术和递推贝叶斯理论的粒子滤波系统中模型的准确辨识和状态的精确估计，一直是国内（ＰＦ）给出了一种处理非

8、线性非高斯问题有效解决方法．外学者关注的焦点．目前，对于此类问题的解决方案，主理论上可以获得被估计对象的最小方差估计，并且不受［１，２］要是采用交互式多模型算法（ＩＭＭ）．ＩＭＭ采用一种系统非线性强度和噪声类型的约束，因其自身具有的以“软切换”的机制，滤波过程中保持模型集中所有模型同上优点，在信号处理、目标跟踪、故障诊断与图象处理等时并行工作，通过计算模型概率来评估模型的权重，并领域得到广泛应用［５