粒子滤波算法.ppt
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粒子滤波算法09S003057徐飞由于我的课题是用粒子滤波进行目标跟踪,今天参加了一场粒子滤波算法的讲座,对经典粒子滤波与其它粒子滤波进行了详细的讲解,学到了很多知识。经典粒子滤波算法的一般描述:1.初始化:取k=0,按抽取N个样本点,i=1,…,N。2.重要性采样:,令,其中i=1,…,N。3.计算权值:若采用一步转移后验状态分布,该式可简化为。4.归一化权值:5.重采样:根据各自归一化权值的大小复制/舍弃样本,得到N个近似服从分布的样本。令==1/N,i=1,…,N。6.输出结果:算法的输出是粒子集,
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粒子滤波算法主要内容状态方程:贝叶斯迭代主要思想利用从所求分布中得到的大量样本点来近似这个分布,从而把积分问题转换为求和问题。确定蒙特卡罗方法重要性抽样序贯重要性抽样退化问题重要性函数的选取存在问题重抽样粒子滤波算法的框架结构图应用实例谢谢!
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粒子滤波和正则粒子滤波算法性能研究粒子滤波和正则粒子滤波算法性能研究摘要粒子滤波(ParticleFilter)是一种常用于非线性非高斯系统状态估计的滤波算法,其通过构建一组随机样本(粒子)来近似表示系统的后验概率分布,从而实现对系统状态的估计。虽然粒子滤波具有很好的灵活性和适用性,在某些情况下,其性能可能会受到一些限制,如样本退化和粒子多样性不足等。为了克服这些问题,正则粒子滤波(RegularizedParticleFilter)被提出。正则粒子滤波通过引入正则项来改善粒子的多样性,从而提高滤波的性能
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粒子滤波算法综述1引言2基本粒子滤波算法2基本粒子滤波算法2基本粒子滤波算法2基本粒子滤波算法3粒子滤波算法存在的主要问题3.1重要性函数选择选取重要性函数的准则是使重要性权重的方差最小。Liu等证明了最优重要性函数为但采用最优重要性函数需要从采样并计算积分。从应用角度看,多数重要性函数都采用次优算法容易实现的。次优算法为。3.2重采样重采样算法是降低粒子匮乏现象的另一种方法,其思想是通过对粒子和相应权表示的概率密度函数重新采样,加权值较大的粒子数。最常用的重采样方法是随机采样方法。随机采样的过程是:首先