非线性最优滤波采样计算方法述评
郭凌云1
赵文丽2
丁国强1
张志艳2
1.郑州轻工业学院电气信息工程学院,河南郑州,4500022.河南省轻工业职工大学机电工程系,河南郑州,450002
摘要：基于贝叶斯估计理论基础,从减小最优滤波算法计算量、提高计算效率的角度综述了Gauss-Hermite滤波、扩展Kalman滤波、Sigma点Kalman滤波算法中的确定性采样计算方法以及粒子滤波算法中随机样本点粒子计算方法,指出:针对粒子滤波算法中采样函数设计、重采样技术、高斯近似法与粒子滤波法的有效融合来设计研究新型高效高精度粒子最优滤波算法,将成为未来Bayesian最优滤波理论方法研究的重要领域和发展方向,而构建区间粒子最优滤波理论算法不失为粒子滤波理论算法研究的新思路.
关键词：贝叶斯滤波卡尔曼滤波确定性采样随机性采样粒子滤波
分类号：TN957.51(雷达)
资助基金：国家自然科学基金(U1204603)博士基金(2011BSJJ00048)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 78-84 )
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