文献类型：期刊文章

作　　者：王法胜[1] 鲁明羽[1] 赵清杰[2] 袁泽剑[3]

机构地区：[1]大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026 [2]北京理工大学计算机学院,北京100081 [3]西安交通大学人工智能与机器人研究所,西安710049

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(61300082;61272369;61073133;61175053;61175096);中央高校基本科研业务费专项资金(3132013335;3132013325);大连市科技计划项目(2013A16GX115)资助~~

年　　份：2014

卷　　号：37

期　　号：8

起止页码：1679-1694

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20143600063116)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：粒子滤波算法逐渐成为科学领域的研究热点.文章首先阐述了粒子滤波算法的提出背景,根据m阶马尔科夫假设,分析算法基本原理并推导后验概率密度及权值更新公式.分析了基本粒子滤波算法中存在的问题以及解决方法.针对粒子滤波算法重要性采样密度的选择问题,综述了重要性采样密度选择方法.对重采样技术及样本匮乏问题进行了深入的分析,讨论了算法收敛性分析的最新进展.对自适应粒子滤波算法以及粒子滤波算法在各主要应用领域的进展进行了论述.最后对粒子滤波算法的研究前景提出了展望.

关 键 词：粒子滤波 重要性采样密度  重采样 自适应粒子滤波 收敛性分析

分 类 号：TP391]