摘要:本文提出一种适用于非线性系统状态的粒子估计算法——基于Sh相关系数的粒子估计(PE)算法.该算法主要由预测、更新和平滑组成,利用被估计状态观测值路径和粒子观测值路径之间的Sh相关系数来修正粒子权值.仿真实验结果表明,该算法在状态估计精度上优于序列重要性重采样(SIR)算法、辅助粒子滤波(APF)算法、正则化粒子滤波(RPF)算法、高斯粒子滤波(GPF)算法和高斯混合粒子滤波(GSPF)算法.
关键词:非线性随机系统 状态空间模型 状态估计 粒子滤波 sh相关系数
单位:哈尔滨工业大学自动化测试与控制系; 黑龙江哈尔滨150080
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