基于遺傳算法的粒子濾波算法研究.pdf

1、粒子濾波算法在非線性濾波領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注，與傳統(tǒng)濾波方法相比，具有簡(jiǎn)單易行，適用于非線性及非高斯噪聲環(huán)境等優(yōu)點(diǎn)，因而被廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域。它是一種基于蒙特卡羅方法和遞推貝葉斯估計(jì)的新濾波方法，在處理非線性、非高斯系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)和狀態(tài)濾波方面具有獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)。
　　 粒子濾波算法采用帶有權(quán)重值的粒子集來(lái)近似表示后驗(yàn)概率分布，因此，理論上該方法可以表示任意形式的概率分布。然而，常規(guī)粒子濾波方法存在一些缺點(diǎn)，它易出現(xiàn)粒子退化現(xiàn)象，傳統(tǒng)的

2、重采樣之后又會(huì)出現(xiàn)粒子貧乏現(xiàn)象。因此，研究并改進(jìn)粒子濾波重采樣算法對(duì)提高粒子濾波算法效率就具有十分重要的意義。
　　 本文在研究傳統(tǒng)重采樣方法的基礎(chǔ)上，將遺傳算法引入到粒子濾波重采樣算法中來(lái)，借用遺傳算法的全局搜索和尋優(yōu)能力來(lái)克服粒子濾波算法存在的粒子退化現(xiàn)象和粒子貧乏的問(wèn)題。通過(guò)仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明利用遺傳算法來(lái)實(shí)現(xiàn)粒子濾波的重采樣是可行的，并且結(jié)果表明這種方法在一定程度上優(yōu)于傳統(tǒng)的重采樣算法。
　　 最后，本文運(yùn)用La