计算机应用

作者：周德运, 刘斌, 苏茜

单位：1. 冶金自动化与测量技术教育部工程研究中心(武汉科技大学), 武汉 430081;2. 冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室(武汉科技大学), 武汉 430081

关键词：粒子滤波,权值退化,粒子流滤波,新息误差,Galerkin有限元法

基金：国家自然科学基金资助项目（61903281）。

在粒子滤波（PF）过程中存在粒子权值退化、维度灾难、计算成本高等问题。粒子流滤波通过构造对数同伦函数避免了粒子权值退化问题，但是在求解边值问题时过于依赖观测方程，当噪声较大时效果较差。针对上述问题，提出了一种改进的粒子流滤波算法。首先，该算法在粒子流动的过程中引入了一种“新息误差”结构，使每个粒子的更新相互独立；其次，利用Galerkin有限元法求得边值问题的数值解，从而消除了拟合样本先验可能导致的数值不稳定问题；最后，分别在通用非线性滤波模型和机动目标跟踪模型中对改进的算法进行了性能测试。仿真结果表明，改进的算法可以抑制系统对观测信息的依赖性，在噪声增大的情况下也能得到相对较好的结果，有效改善了滤波精度，而在多维目标跟踪情况下算法的计算效率与滤波精度高于标准粒子滤波。

来源：2020年第11期

《计算机应用》期刊编辑部

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