一种改进粒子滤波算法及其在多径估计中的应用

TP273.1; 针对传统粒子滤波存在的粒子枯竭问题,提出一种基于自适应差分进化的粒子滤波算法.利用自适应差分进化算法代替粒子滤波中的重采样策略来产生新粒子,使粒子向状态后验概率密度函数的高似然区移动,同时提高粒子的多样性.通过一种菲线性自适应调节策略自适应地调整变异因子和交叉因子,以提高改进粒子滤波中差分进化的寻优能力.应用于多径估计的仿真结果表明,该算法可克服粒子枯竭问题,与粒子滤波、扩展卡尔曼滤波和差分进化的粒子滤波算法相比,具有更好的多径估计性能....

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Published in计算机工程 Vol. 43; no. 6; pp. 289 - 295
Main Authors 王志远, 程兰, 谢刚
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 太原理工大学信息工程学院,太原,030024 2017
Subjects
多径效应
Particle Filtering (PF)
nonlinear adaptive control
参数估计
粒子滤波
parameter estimation
差分进化
非线性自适应控制
Differential Evolution (DE)
multipath effect
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ISSN1000-3428
DOI10.3969/j.issn.1000-3428.2017.06.047

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Summary:TP273.1; 针对传统粒子滤波存在的粒子枯竭问题,提出一种基于自适应差分进化的粒子滤波算法.利用自适应差分进化算法代替粒子滤波中的重采样策略来产生新粒子,使粒子向状态后验概率密度函数的高似然区移动,同时提高粒子的多样性.通过一种菲线性自适应调节策略自适应地调整变异因子和交叉因子,以提高改进粒子滤波中差分进化的寻优能力.应用于多径估计的仿真结果表明,该算法可克服粒子枯竭问题,与粒子滤波、扩展卡尔曼滤波和差分进化的粒子滤波算法相比,具有更好的多径估计性能.
ISSN:1000-3428
DOI:10.3969/j.issn.1000-3428.2017.06.047