粒子滤波算法

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1、第３７卷第８期计算机学报Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．８２０１４年８月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＡｕｇ．２０１４粒子滤波算法王法胜１）１）２）３）鲁明羽赵清杰袁泽剑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）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

2、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；收敛性分析中图法分类号ＴＰ３９１ＤＯＩ号１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１４．０１６７９ＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ１）１）２）３）ＷＡＮＧＦａ－ＳｈｅｎｇＬＵＭｉｎｇ－ＹｕＺＨＡＯＱｉｎｇ－ＪｉｅＹＵＡＮＺｅ－Ｊｉａｎ１）（Ｓｃｈｏｏ

3、ｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤａｌｉａｎＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ１１６０２６）２）（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｎｇ１０００８１）３）（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡＩａｎｄＲｏｂｏｔｓ，Ｘｉ’ａｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００４９）ＡｂｓｔｒａｃｔＰａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｉｓｅｍｅｒｇｉｎｇａｓａｎｅｗｈｏｔｓｐｏｔｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｆｉｅｌｄｓｉ

4、ｎｔｈｅｐａｓｔｓｅｖｅｒａｌｙｅａｒｓ．Ｗｅｆｉｒｓｔｓｈｏｗｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｓ．Ｔｈｅｒｅａｆｔｅｒ，ｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｕｎｄｅｒｍ－ｏｒｄｅｒＭａｒｋｏｖｉａｎａｓｓｕｍｐｔｉｏｎｉｓａｎａｌｙｚｅｄ，ａｃｃｏｍｐａｎｙｉｎｇｔｈｅｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓｏｆｔｈｅｐｏｓｔｅｒｉｏｒｄｅｎｓｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｗｅｉｇｈｔｕｐｄａｔｉｎｇｆｏｒｍｕｌａ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｄｒａｗｂａｃｋｓｏｆｔｈ

5、ｅｓｔａｎｄａｒｄｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎｓａｒｅｇｉｖｅｎ．Ａｎｄａｃｒｉｔｉｃａｌｓｕｒｖｅｙｏｆｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｓａｍｐｌｉｎｇｄｅｎｓｉｔｙｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓｓｈｏｗｎｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｓｅｃｔｉｏｎ．Ｗｅａｌｓｏｇｉｖｅａｄｅｔａｉｌｅｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒｅｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｓａｍｐｌｅｉｍｐｏｖｅｒｉｓｈｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｉｎｄｕｃｅｄｂｙｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ．Ｗｅｒｅｖｉｅｗｅｄｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｄａｐｔｉｖｅｐａｒｔｉｃｌｅ

6、ｆｉｌｔｅｒｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇｔｈｅａｄｖａｎｃｅｓｏｆｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｓｅｃｔｉｏｎｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅａｄｖａｎｃｅｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｒｅａｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｆｕｔｕｒｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓａｒｅｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ；ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｓａｍｐｌｉｎｇｄｅｎｓｉｔｙ；ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ；ａｄａｐｔｉｖｅｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ；ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓ波器（Ｋａｌ

7、ｍａｎＦｉｌｔｅｒ），为线性高斯问题提供了一种１引言最优的解决方法．迄今为止，卡尔曼滤波器仍然被广［１］泛的采用，成为解决现实应用问题的标准框架．然１９６０年，Ｋａｌｍａｎ先生提出了经典的卡尔曼滤而，在现实世界中，科学领域中的实际问题大都具有收稿日期：２０１３－０９－２７；最终修改稿收到日期：２０１４－０２－１７．本课题得到国家自然科学基金（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）

8、资助．王法胜，男，１９８３年生，博士研究生，讲师，中国计算机学会（ＣＣＦ）学生会