进化裂变粒子滤波算法改进与应用

“一种新的进化裂变粒子滤波算法” 在《西安电子科技大学学报（自然科学版）》2014年第41卷第6期中，作者王泽玉、李明和张鹏提出了一种创新的粒子滤波算法——进化裂变粒子滤波算法，旨在解决经典自举粒子滤波器在重要性函数选择和重采样过程中出现的样本枯竭问题。该研究受到国家自然科学基金等多个项目的资助。 粒子滤波是一种非线性、非高斯状态估计方法，广泛应用于目标跟踪、传感器管理等领域。然而，经典粒子滤波在运行过程中，由于重要性函数的选择和重采样步骤可能导致样本多样性丧失，进而引发样本枯竭，即有效粒子数量减少，影响滤波器的性能。 针对这一挑战，该文提出的进化裂变粒子滤波算法引入了无迹卡尔曼滤波（UKF）来生成重要性函数，UKF以其对非线性系统的良好近似能力，为粒子提供更合适的分布。接着，算法通过裂变重要性采样的粒子并利用进化策略更新粒子集，以增强粒子多样性，防止粒子退化。这种方法能够保持粒子集合的丰富性，避免因重采样导致的样本贫乏。 仿真实验结果显示，进化裂变粒子滤波算法在跟踪精度上表现出显著优势，其跟踪性能优于传统粒子滤波算法。这一改进对于需要高精度实时估计的系统具有重要意义，如雷达目标跟踪、自动驾驶汽车导航等应用。 关键词：粒子滤波、重采样、重要性函数、进化裂变、无迹卡尔曼滤波算法 该文的研究对粒子滤波理论的发展和实际应用具有积极的推动作用，提供了一种有效应对样本枯竭问题的解决方案，有助于提升非线性系统状态估计的准确性和稳定性。