高斯UT-H∞滤波结合的改进粒子滤波算法

"基于高斯UT变换H∞滤波的改进PF算法" 在现代信号处理和状态估计领域，粒子滤波（Particle Filter, PF）是一种重要的非线性、非高斯滤波器，常用于解决复杂的动态系统跟踪问题。然而，标准粒子滤波算法面临的主要挑战之一是样本退化，即随着时间的推移，粒子集中的大部分粒子会聚集到一个或少数几个位置，导致样本多样性丧失，从而降低滤波效果。为了解决这一问题，本文提出了一种基于高斯UT变换和H∞滤波的改进粒子滤波（PF）算法。 首先，高斯UT变换（Unscented Transformation, UT）是一种近似高维概率分布的方法，尤其适用于非线性系统的概率变换。它通过选择少量的关键点（所谓的“卫星点”）来代表概率分布，并利用这些点的均值和协方差来近似非线性变换后的分布。在改进的PF算法中，UT变换被用来生成更接近真实后验概率密度的建议分布函数，这有助于减少因标准粒子滤波中简单随机游走策略导致的分布偏差。 其次，H∞滤波是一种鲁棒滤波方法，它考虑了噪声和不确定性的影响，旨在最小化系统误差的范数，而不是仅仅追求最优的均方误差。H∞滤波引入到粒子滤波中，可以提高算法对模型不确定性和噪声扰动的抵抗力，进一步优化建议分布的生成。 在重采样阶段，传统的均匀重采样可能导致粒子多样性丧失，因此文章引入了入侵野草优化算法（Invasion Weed Optimization, IWO）。这是一种生物启发式的全局优化算法，模拟植物群落中野草入侵的过程，具有良好的全局搜索能力和适应性。通过IWO优化粒子集，可以有效地避免粒子退化，增强粒子集的多样性，从而提高滤波器的性能。 仿真实验结果显示，这种结合了高斯UT变换、H∞滤波和入侵野草优化算法的改进PF算法在目标跟踪精度上表现出色，能够有效降低粒子退化程度，改善滤波效果。这一研究成果对于解决非线性、非高斯系统的状态估计问题提供了新的思路和方法，特别是在计算机应用、机器人导航、通信系统等领域具有广泛的应用潜力。 关键词：计算机应用；粒子滤波；高斯UT变换；H∞滤波；入侵野草优化算法 中图分类号：TP391.41