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摘要
针对传统粒子滤波算法造成的粒子退化和多样性丧失问题，提出一种融合分数阶和蝴蝶优化的改进粒子滤波算法.在粒子采样阶段引入分数阶，根据分数阶的历史记忆特性，可以有效解决粒子多样性丧失问题；在搜索阶段引入蝴蝶优化算法，有效解决粒子退化问题；把Lévy飞行与蝴蝶优化算法相结合，能避免出现局部最优.最后，将提出的改进算法与传统粒子滤波算法和融合蝴蝶优化的粒子滤波算法进行仿真对比，并分析其定位误差和算法的处理时间.实验结果表明，融合分数阶与蝴蝶优化的改进粒子滤波算法误差较小，运算效率较高.对实际室内移动机器人的定位系统应用具有一定的理论价值和指导意义.
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