基于容积粒子滤波的时延差定位估计算法
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作者:
作者单位:

北京交通大学电子信息工程学院,北京100044

作者简介:

苏军峰

通讯作者:

中图分类号:

TP391.9

基金项目:

国家自然科学基金项目(61172130).


Time delay difference localization estimation algorithm based on cubature particle filter
Author:
Affiliation:

School of Electronics and Information Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044

Fund Project:

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    摘要:

    在基于粒子滤波的时延差定位估计方法中, 重要密度函数的选取将直接影响估计的性能, 为此, 提出了基
    于容积粒子滤波的时延差估计(BCPF-TDE) 算法. 该算法利用最新的数据检测信息, 通过容积卡尔曼滤波(CKF) 获
    取粒子滤波的重要性密度函数. 仿真实验表明, 在粒子数目相同的情况下, 基于容积粒子滤波的时延差估计(BCPF-
    TDE) 方法与基于扩展粒子滤波的时延差估计(BEPF-TDE) 方法相比, 定位估计误差只有后者的50% 左右, 而运行时
    间相当.

    Abstract:

    In the time delay difference localization estimation methods based on the particle filter, the importance density
    function is the key to the performance of time delay difference estimation. A time delay difference estimation method based
    on cubature particle filter(BCPF-TDE) is proposed, which uses the latest measurements to generate the importance density
    function through cubature Kalman filter(CKF). The simulation results show that when the particle number is the same,
    compared with the time delay difference estimation based on extended particle filter(BEPF-TDE), the localization error of
    BCPF-TDE is about 50% of BEPF-TDE’s, but the run time of the time delay difference estimation based on cubature particle
    filter(BCPF-TDE) is close to that based on BEPF-TDE.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘颖 苏军峰 朱明强.基于容积粒子滤波的时延差定位估计算法[J].控制与决策,2013,28(12):1822-1826

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  • 收稿日期:2012-08-24
  • 最后修改日期:2012-12-18
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  • 在线发布日期: 2013-12-20
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