优化权重的二阶中心差分粒子滤波算法

"冉星浩，杨路，李春波．基于权值优选的改进二阶中心差分粒子滤波算法［Ｊ］．测控技术，２０２０，３９（７）：６８－７２．" 粒子滤波是一种概率滤波方法，常用于非线性、非高斯噪声环境下的状态估计问题。在标准粒子滤波算法中，粒子退化和样本贫化是两个常见的挑战。粒子退化指的是随着滤波过程的进行，粒子集合逐渐失去多样性，导致算法性能下降。样本贫化则意味着有效粒子数量减少，使得滤波器无法准确地代表后验概率分布。 针对这些问题，基于权值优选的改进二阶中心差分粒子滤波算法提出了一种创新的解决方案。首先，算法采用了二阶中心差分滤波方法来生成重要性密度函数。这种方法通过计算协方差矩阵的平方根，能够更好地捕捉系统的动态特性，从而有效地缓解粒子退化问题。二阶中心差分能更精确地描述系统的局部变化，特别是在系统存在快速变化或非线性动态的情况下。 其次，该算法通过引入权值优选的思想来改善重采样步骤。传统的重采样过程可能导致样本贫化，因为高权重的粒子被复制，而低权重的粒子可能被完全丢弃。权值优选的策略则是在保留高权重粒子的同时，根据权值分布选择更多样性的粒子，这增加了粒子集合的多样性，有效地防止了样本贫化，从而保持了滤波器的估计精度。 通过仿真对比，该算法显示出了更优秀的状态估计性能，其状态估计结果更接近目标的真实状态，平均均方根误差降低，跟踪效果显著提升。同时，尽管进行了这些改进，算法仍保持着较高的运算效率，这对于实时系统来说至关重要。 总结来说，基于权值优选的改进二阶中心差分粒子滤波算法是针对粒子滤波算法的局限性进行的优化，通过改进重要性密度函数的生成方式和重采样策略，解决了粒子退化和样本贫化问题，提高了滤波的准确性和跟踪能力，适用于需要高精度状态估计的雷达目标检测与跟踪等应用领域。