Particle Filter Based on Adaptive Part Resampling
Jun-Yi ZUO, Yizhe Zhang, Yan Liang · Acta Automatica Sinica · 2012
摘要: 针对传统重采样算法易引起粒子贫化的问题,提出了自适应不完全重采样粒子滤波 (A particle filter based on adaptive part resampling, APRPF)算法. APRPF以分步的方式仅对部分粒子进行重采样,以递推的方式计算表征 粒子退化程度的度量函数(Measurement of particle degeneracy, MPD),直到满足给定条件.重采样后的粒子由新生粒子 和未参与重采样的粒子组成,前者的存在有助于缓解退化问题,后者可使粒子集保 持一定多样性.实验结果表明,与标准粒子滤波(Sampling importance resampling, SIR)、辅助变量粒子滤波(Auxiliary particle filter, APF)、正则化粒子滤波(Regularized particle filter, RPF) 三种滤波器相比, APRPF的估计精度高;由于平均重采样次数少,计算量也小. 关键词: 粒子滤波 / 粒子退化 / 粒子贫化 / 不完全重采样