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非高斯噪声环境下的自适应粒子滤波算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.54 MB | 2021-06-02

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　　标准粒子滤波算法用于无线传感器网络运动目标跟踪时，非高斯噪声环境会降低其跟踪精度和计算效率。针对该问题，结合多传感器测量模型和 Kullback- Leibler距离（KLD）采样方法，提出一种自适应粒子滤波算法。在满足预设阈值条件时，引入补偿函数对重要性概率密度函数（IPDF）进行迭代更新，同时利用具有自适应退火参数的模拟退火算法使粒子快速接近高似然区域。在此基础上，结合KLD采样动态调整粒子规模，在保证跟踪精度的同时减少运算量。仿真结果表明，与KLD-PF算法相比，该算法的PDF分布接近真实后验概率密度分布，跟踪精度较髙，能够在不同参数的非髙斯噪声下进行有效跟踪。

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