文件名称:
基于分层转移的粒子滤波MCMC重采样算法
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文件大小: 211kb
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上传时间: 2021-01-14
详细说明：针对粒子滤波中如何设计重采样策略以解决“权值蜕化”, 同时又可避免“样本贫化” 的问题, 提出一
种基于分层转移的Monte Carlo Markov 链(MCMC) 重采样算法. 当样本容量检测出现“蜕化” 时, 将样本集按权值
蜕化程度进行分层, 利用提出的变异繁殖算法, 将其与PSO 融合产生MCMC转移核, 并施以分层子集; 然后通过
Metroplis-Hastings 算法进行接收-拒绝采样, 由此构建的Markov 链可收敛到与目标真实后验等价的平稳分布. 数值
仿真结果表明, 所提出的算法能以更快的收敛速度和更小的估计误差贴近目标真实后验, 从而提高了估计精度.
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