文献类型：期刊文章

作　　者：陈志敏[1] 田梦楚[2] 吴盘龙[2] 薄煜明[2] 顾福飞[1] 岳聪[2]

机构地区：[1]中国卫星海上测控部,江阴214431 [2]南京理工大学自动化学院,南京210094

出　　处：《物理学报》

基　　金：国家自然科学基金(批准号:61501521;U1330133;61473153);中国博士后科学基金(批准号:2015M582861)资助的课题~~

年　　份：2017

卷　　号：66

期　　号：5

起止页码：41-50

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20171803621468)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000398071700004)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：标准粒子滤波容易出现粒子贫化问题,滤波精度不稳定,并且需要大量粒子才能对非线性系统进行准确估计,降低了算法的综合性能.针对该问题,本文提出了一种基于蝙蝠算法的新型粒子滤波算法.该算法用粒子表征蝙蝠个体,模拟蝙蝠群体搜索猎物的过程,粒子群体通过调整频率、响度、脉冲发射率,追随当前最优粒子在解空间中进行搜索,并可以动态控制全局搜索及局部搜索的相互转换,进而提髙粒子整体的质量和分布的合理性;此外,改进算法引入Levy飞行策略,从而避免局部极值的不良吸引.实验表明新型粒子滤波方法提高了粒子多样性和滤波预测精度,同时大大降低了对非线性系统进行状态预测所需的粒子数量.

关 键 词：粒子滤波 蝙蝠算法  粒子多祥性  状态估计

分 类 号：TP18] TN713]