基于Sh相关系数的非线性系统状态粒子估计算法

FONT face; Verdana; 梁 军; 彭喜元; FONT

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于Sh相关系数的非线性系统状态粒子估计算法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于Sh相关系数的非线性系统状态粒子估计算法
- Particle Estimation Algorithm Using Sh Correlation Coefficient for Nonlinear System State
- 电子学报 2010年38卷第2A期页码：165-168
- 作者机构：
  
  （哈尔滨工业大学自动化测试与控制系，）,黑龙江,哈尔滨,150080
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP391
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
移动端阅览
FONT face, Verdana, 梁军, 等. 基于Sh相关系数的非线性系统状态粒子估计算法[J]. 电子学报, 2010,38(2A):165-168.

FONT face, Verdana, LIANG Jun, et al. Particle Estimation Algorithm Using Sh Correlation Coefficient for Nonlinear System State[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(2A): 165-168.
FONT face, Verdana, 梁军, 等. 基于Sh相关系数的非线性系统状态粒子估计算法[J]. 电子学报, 2010,38(2A):165-168. DOI：

FONT face, Verdana, LIANG Jun, et al. Particle Estimation Algorithm Using Sh Correlation Coefficient for Nonlinear System State[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(2A): 165-168. DOI：

摘要

<FONT face=Verdana>本文提出一种适用于非线性系统状态的粒子估计算法——基于Sh相关系数的粒子估计（PE）算法.该算法主要由预测、更新和平滑组成，利用被估计状态观测值路径和粒子观测值路径之间的Sh相关系数来修正粒子权值.仿真实验结果表明，该算法在状态估计精度上优于序列重要性重采样（SIR）算法、辅助粒子滤波（APF）算法、正则化粒子滤波（RPF）算法、高斯粒子滤波（GPF）算法和高斯混合粒子滤波（GSPF）算法.

Abstract

<FONT face=Verdana>This paper introduces a particle estimation algorithm using Shcorrelation coefficient (PE) for nonlinear system state.It consists ofprediction

update

and smoothing.It modifies the weights of the particles using the Sh correlation coefficient between the observations of the estimated state and the observations of the particles.The simulation results are presented to demonstrate the improved performanc <FONT face=Verdana>e of the SCPF over those known particle filters including the sequential importance resampling algorithm

the auxiliary particle filter

the regularized particle filter

the Gaussian particle filter

and the Gaussian sum particle filter.

关键词

Keywords

references

浏览量

1147

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于IMM-PFF的锂离子电池剩余寿命预测

基于最小模糊误差熵的机动目标跟踪新方法

跳变马尔可夫系统的最大混合相关熵状态估计

基于信赖域的序贯拟蒙特卡洛滤波算法

基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法