上海交通大学学报(自然版) ›› 2011, Vol. 45 ›› Issue (10): 1526-1530.
杨宁1,钱峰2a,朱瑞2b
收稿日期:
2010-11-30
出版日期:
2011-10-31
发布日期:
2011-10-31
基金资助:
国家自然科学基金项目( 60801056), 上海市青年科技启明星计划(11QA1402800), 上海教委科研创新重点项目(11ZZ170)
YANG Ning-1, QIAN Feng-2a, ZHU Rui-2b
Received:
2010-11-30
Online:
2011-10-31
Published:
2011-10-31
摘要: 针对粒子数量和质量对粒子滤波(Particle Filter,PF)的退化问题具有重要影响,从大量采样粒子中采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)获得采样重要性重采样粒子滤波(Sampling Importance Resampling Particle Filter,SIRPF)的初始粒子,改善初始粒子质量,并保证其随机性和统计性.在车辆定位仿真中,采用定位精度、滤波发散次数和计算时间为指标对改进的遗传粒子滤波算法GASIRPF和传统SIRPF进行比较.结果表明,GA改进了初始粒子质量,减少了粒子退化可能性,提高了系统定位精度.
中图分类号:
杨宁1, 钱峰2a, 朱瑞2b. 基于遗传算法的改进粒子滤波算法[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2011, 45(10): 1526-1530.
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