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2017-08-06 发布于浙江
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Cubature立子滤波

第33卷第11期系统工程与电子技术 V01．33No．11 2011年11月 andElectronics November2011 SystemsEngineering 文章编号：1001·506X(2011)11-2554—04 Cubature粒子滤波孙枫，唐李军 (哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001) 摘要：非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得，需设计合理的重要性密度函数进行逼近。传统 filter，PF)直接采用未含必威体育精装版量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近粒子滤波(particle Kalman 后验概率密度函数。针对PF缺乏量测信息的问题，提出一种基于Cubature卡尔曼滤波(Cubaturefilter， CKF)重采样的Cubature粒子滤波新算法(Cubaturefilter，CPF)。该算法在先验分布更新阶段融入了最 particle 新的观测数据。通过CKF设计重要性密度函数，使其更加接近系统状态后验概率密度。仿真表明CPF估计精度高于PF和扩展卡尔曼滤波(extendedparticlefilter。EPF)，与无轨迹粒子滤波(unscentedparticlefilter。UPF)相比，其精度相当，但算法运行时间降低了约20％。关键词：非线性非高斯f重要性密度函数；Cubature卡尔曼滤波；Cubature粒子滤波 39l 中图分类号：TP 文献标志码：A Cubaturefilter particle SUN Feng，TANGLi—jun (Automation EngineeringUniversity，Harbin150001，China) College，Harbin valueofthe functioncannotbeobtainedinthenonlinearnon- Abstract：Theanalytical posteriordensity needstO theexact traditionalfilter Gaussian，and function．The approximateby importancedensity particle the transitiondistributionfunctionwhichdoesnotincludethelatest state (PF)directlyemploys prior measuring informationasan tO function the function．Forthelackof importancedensity approximateposteriordensity