粒子滤波理论一看就懂(共13页).doc

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2 粒子滤波理论粒子滤波通过非参数化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型描述的非线性系统,精度可以逼近最优估计。粒子滤波器具有简单、易于实现等特点,它为分析非线性动态系统提供了一种有效的解决方法,从而引起目标跟踪、信号处理以及自动控制等领域的广泛关注。本章首先概述用于求解目标状态后验概率的贝叶斯滤波理论,随后介绍具有普遍适用性的粒子滤波器,最后针对当前粒子滤波器存在的粒子多样性丧失问题,提出了一种量子进化粒子滤波算法。2.1 贝叶斯滤波动态系统的目标跟踪问题可以通过图2.1所示的状态空间模型来描述。本节在贝叶斯滤波框架下讨论目标跟踪问题。图2.1 状态空间模型Fig. 2.1 State space model在目标跟踪问题中,动态系统的状态空间模型可描述为 其中分别为状态转移方程与观测方程,为系统状态,为观测值,为过程噪声,为观测噪声。为了描述方便,用与分别表示到时刻所有的状态与观测值。在处理目标跟踪问题时,通常假设目标的状态转移过程服从一阶

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