【摘 要】
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为了解决粒子退化问题,提出一种基于正交实验设计的粒子滤波算法.在粒子滤波算法中引入正交实验设计思想,利用构建的正交实验设计方案将粒子进行重新组合、粒子评估和最优选
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为了解决粒子退化问题,提出一种基于正交实验设计的粒子滤波算法.在粒子滤波算法中引入正交实验设计思想,利用构建的正交实验设计方案将粒子进行重新组合、粒子评估和最优选择,以改善粒子性能.该方法类似于遗传算法中的交叉和变异,但产生的新粒子更具有代表性.在数值仿真实验中,利用两个常用仿真模型,比较了提出算法与经典粒子滤波,进化粒子滤波算法的性能,探讨了相关参数对状态估计性能的影响.大量的实验结果表明提出的粒子滤波算法性能要好于其他四种粒子滤波算法.
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