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摘要
粒子滤波(Particle Filter,PF)相对于其他滤波算法在处理非线性非高斯类型的系统中具有明显的优势,但是标准粒子滤波本身并不完美,因此提出了一种改进的人工鱼群算法去优化粒子滤波算法。先改进人工鱼群算法中鱼群移动的步长,再将人工鱼群算法的觅食行为和聚群行为引入粒子滤波,使其驱动粒子向高似然区域移动,进而改善粒子分布,有利于解决粒子退化和粒子贫化的问题。最后,将改进的人工鱼群粒子滤波算法与粒子滤波法以及扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)算法进行仿真实验对比,结果表明改进的人工鱼群粒子滤波算法在各方面均优于其他两种算法。
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