针对标准粒子滤波算法难以解决的粒子退化问题和样本贫化现象，提出了基于权值优选的改进二阶中心差分粒子滤波算法。该算法主要从以下两方面进行改进：首先采用二阶中心差分滤波方法通过协方差矩阵的平方根来产生重要性密度函数，从而解决粒子退化问题；然后通过重采样方法的利用权值优选的思想来增加粒子集的多样性，有效避免了样本贫化的现象。仿真结果表明：该算法状态估计结果更加接近目标真实的状态估计，平均均方根误差也更低，跟踪效果更佳，同时保持了较高的运算效率。
2021-10-27 21:48:12
911KB
1
粒子滤波算法在TDOA/RSSI融合定位中的应用 ，周巘，邓中亮，随着无线通信技术的发展和LBS（基于位置服务）的盛行，无线定位技术已然成为研究的热点。而在众多无线定位技术中，TDOA定位技术以��
2021-10-19 23:05:42
396KB
1
5、粒子滤波在电池寿命预测中的应用
状态方程
观测方程
原始实验数据（右图）
2021-08-05 16:52:39
743KB
1
该代码是UNGM模型用粒子滤波算法实现的单目标跟踪实例，可直接运行出结果，命令行窗口会实时输出【真实状态、观测状态、PF估计状态值】，可供我们直观的判断跟踪效果，同时还有真实状态、观测状态、PF估计状态的曲线图，另外还对误差进行了分析，比较了PF运用前后的RMSE误差。 喜欢请给个好评，谢谢~
2021-04-28 11:29:36
49KB
1
前言：
粒子滤波广泛的应用于目标跟踪，粒子滤波器是一种序列蒙特卡罗滤波方法，其实质是利用一系列随机抽取的样本（即粒子）来替代状态的后验概率分布。在此不打算介绍和推理繁杂的概率公式，我们来分析Rob Hess源码从而深入理解粒子滤波算法。
试验平台：
VS2010 + opencv2.4.10 + gsl1.8库 + RobHess粒子滤波源码
2021-04-19 20:12:58
24.99MB
1
天牛须算法对粒子滤波算法进行改进
有图 运行时间 误差分析!!!!!!
improved particle filtering
2021-04-01 21:06:52
7KB
1