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针对基于均值筛选的粒子滤波算法MPF，利用无迹卡尔曼粒子滤波产生一步预测。在重采样阶段，利用对粒子按照权值大小进行排序的确定性重采样策略。为了克服样本耗尽问题．在统计所有粒子权值的均值后，对于权值小于均值的粒子进行一步权值平缓化变异。仿真实验表明MPF精确度优于其他5种流行的滤波算法。
一种基于均值筛选的粒子滤波算法
【摘 要】
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针对基于均值筛选的粒子滤波算法MPF，利用无迹卡尔曼粒子滤波产生一步预测。在重采样阶段，利用对粒子按照权值大小进行排序的确定性重采样策略。为了克服样本耗尽问题．在统计所
【机 构】
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辽宁工程技术大学软件学院
【出 处】
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信息化纵横
【发表日期】
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2009年17期
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