改良粒子滤波算法提升不确定系统状态估计精度

不确定系统状态估计中的改良粒子滤波算法是一项针对传统粒子滤波在处理不确定系统时性能受限问题的研究。作者郑玲玲和于殿泓在西安理工大学机械与精密仪器工程学院探讨了如何通过结合遗传算法和模拟退火（GASA）策略来优化粒子滤波过程。GASA算法的优势在于它能够在算法迭代中促使粒子进行进化和变异，从而增加粒子间的差异性，降低因粒子退化导致的滤波性能下降。 传统的粒子滤波依赖于序列重要性抽样（SIS），这种随机采样方法虽然能够适应非线性和任意分布噪声，但存在粒子退化问题，即随着过滤过程的推进，粒子分布趋于集中，导致信息丢失。为解决这一问题，Gordon和Salmond的SIR滤波引入了重采样技术，试图减轻粒子退化，但可能会牺牲粒子多样性，影响滤波的准确性。 APF算法，由Pitt和Shephard提出，通过预测未来的测量值，间接地改进粒子分布，但这同样面临类似的问题。改良的粒子滤波算法正是为了解决这些问题，它设计了一种创新的重采样策略，旨在在保持粒子多样性的同时，更有效地利用遗传算法和模拟退火的优化能力。通过这种方式，该算法在实验仿真中显示出了显著优于传统粒子滤波的动态模型状态估计误差表现。 因此，这项研究的核心内容是开发一种新型的粒子滤波方法，它不仅考虑了不确定性系统的特性，而且通过集成智能优化算法，提高了状态估计的精度和鲁棒性。这在实际应用中，如科技、经济和工程领域的动态系统监控或控制中具有重要的价值。该算法的贡献在于为处理非线性、非高斯噪声的不确定系统提供了一种更为高效的状态估计手段。