针对粒子滤波方法存在粒子贫乏以及初始状态未知时需要大量粒子才能进行鲁棒状态预估等问题,将粒子群优化思想引入粒子滤波中.该方法将最新观测值融合到采样过程中,并对采样过程利用粒子群优化算法进行优化.通过优化,可使粒子集朝后验概率密度分布取值较大的区域运动,从而克服了粒子贫乏问题,并极大地降低了精确预估所需的粒子数.实验结果表明,该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性.
2021-12-16 20:50:51
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粒子滤波的理解文档及实例代码，理解还不够，后续可能需要继续编写和添加，这里主要还是那别人的代码。粒子滤波算法文档+粒子滤波算法代码。
2021-12-08 19:21:28
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基于当前统计模型的改进粒子滤波算法经典-基于当前统计模型的改进粒子滤波算法.rar
基于当前统计模型的改进粒子滤波算法
2021-12-07 23:43:29
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一种基于粒子滤波理论的IGBT剩余寿命预测方法，龙兵，朱炯炯，随着IGBT应用日趋广泛，对于IGBT的视情维修需求也日趋紧迫。本文基于粒子滤波理论，提出一种IGBT的寿命预测方法，通过温度循环实验获
2021-12-07 14:08:28
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标准粒子滤波算法存在的最大问题是粒子退化,针对这一问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)、混合遗传模拟退火算法和基本粒子滤波算法相结合,运用无迹卡尔曼滤波算法获得重要性函数,提高了粒子的使用效率;运用混合遗传模拟退火算法的进化思想,提高了粒子的多样性.仿真结果表明,新算法很好地解决了基本粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提高了系统的滤波精度和稳定性(在信噪比为16 dB时,精度提高80%以上),较好地抑制了噪声的干扰.
2021-11-24 15:21:38
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