通过对粒子滤波算法中建议分布与重采样2种改进技术分析,提出了一种粒子滤波自适应优化算法.首先,基于退火参数自适应优化混合建议分布,以改进建议分布的采样范围.然后,在基于有效样本大小的自适应重采样技术之上,借助另一多样性测度即种群多样性因子来自适应调整重采样阈值,而且,样本变异操作在重采样之后被引入确保样本的多样性.同时,结合部分分层重采样算法研究并进行改进,改进的部分分层重采样算法具有原算法执行快时间短的优点,同时结合权重优化的思想改进重采样的样本权重计算.通过仿真实验,粒子滤波自适应优化算法的

提出了一种基于自适应重采样的粒子滤波算法用于对PSK信号的时间延迟进行估计,可以消除由于状态噪声方差设置过小而产生不准确的后验概率分布和设置过大引起的估计误差增大的问题。同时,考虑已有算法无法实现较小时间延迟准确估计的问题,提出了一种码元正向与反向检测相结合的算法,可实现一个码元周期内任意时间延迟的准确估计。另外,对载频偏差进行精确估计并补偿。仿真结果表明这种新方法与原算法相比能够实现更精确的时间延迟估计与更低码元检测误码率。

一种改进的自适应重采样粒子滤波算法