Ｏ 引 言
最优估计理论 以卡尔曼 滤波＿ ］ 代表 ，自二 战以后得 １为
到 了广 泛 的应 用 和 不 断 的
波＿ ］ ３ 方法 又逐 渐得 到 了人们 的重 视 。粒 子 滤 波 （ ａｔ ｌ ｐｒｉ ｅ ｃ
ｆｔｒ ｇ Ｐ ）以一组随机 的粒子来模 拟估计 信号 的分布为 ｉｅｉ ， Ｆ ｌ ｎ
ｃｅ ｖ ｏ ｈｇ ｉｅｉｏ ｄ ｖ ｌ ｅａｅ ，Ｓ ｔｃｎ ｉｃｅ ｓ ｈ ｉｅｓｔ ｆｐ ｒｉｌｓ ｎ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅｓａ ｉｔ ｎ ｃｕ ａ ｙｆ ｒ ｌｓｍｏ ｅｔ ｉｈ ｌ ｌ ｏ ａｕ ｒａ Ｏ ｉ ａ ｎ ｒ ａｅｔ ｅｄｖ ｒ ｉ Ｏ ａｔ ｅ ，ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｔｂｌ ｙａ ｄ ａｃ ｒｃ ｏ ｋ ｈ ｙ ｃ ｉ
２１ ０ ２年 １ ０月
计 算机 ３ 程 与 设 计 －
ＣＯＭ Ｐ ＵＴＥ Ｅ Ｒ ＮＧＩ ＮＥＥ ＮＧ ＲＩ ＡＮＤ ＤＥＳ ＧＮ Ｉ
Ｏｃ． Ｏ ２ ｔ２ １ Ｖｏ． ３ Ｎｏ １ Ｉ３ ．０
第３ ３卷
第 １ 期 ０
改 进 的 粒 子 滤 波 算 法
余 熙 ， 张天 骐 ， 白 娟 ，魏世 朋
核 心 思 想 ，对 系 统 是 否 非 线 性 并 不 敏 感 ，在 处 理 随 机 信 号
在 重采样技术 的基础 上，提 出了一种改进 的粒 子 滤波算 法。 当粒子 失去 多样 性 而导致估 计误 差较 大 时，采取 一种循 环算
法 ，使 得 粒 子 朝 高似 然 区 域 移 动 ，以 增 加 粒 子 的 多样 性 ，提 高对 强非 线 性 系统 滤 波 的稳 定 性 和 准 确 性 。 仿 真 实验 验 证 了该
ｓｒ ｎ ｏ －ｉ ｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ｏ ｕ ｓ ｉｔ ｒ ｔ ｏ ｇ ｎ ｎ ｌ ａ ｙ ｔ ｍ ｒ ｂ ｒ ｔｄ ｓ ｕ ｂ，ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ａ ｌ ｇ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉｈ ｏ ａ ｔ ｌ ｉ ｅ ｉ ｇ ｉ ｒ — ｎ ａ ｅ ｎ ｒ ｓ ｍｐ ｉ ｅ ｈ ｉ ｕ ． ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｆ ｐ ｒｉ ｅ ｆ ｔ ｒ ｓ ｐ ｏ ｎ ｃ ｌ ｎ ｐ ｓ ｄ Ｗ ｈ ｎ ｐ ｒ ｉｌｓ ｌ ｓ ｉ ｅ ｓｔ ｅ ｕ ｔ ｇ ｉ ａ ｇ ｓ ｉ ｔ ｎ ｅ ｒ ｒ ｏ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓｅ ｐｏ ｔ ｄ ｏｅ． ｅ ａ ｔ ｅ ｏ ｅ ｄ ｖ ｒ ｉ ｒ ｓ ｌ ｎ ｎ ｌ ｒ ｅｅ ｔ ｃ ｙ ｉ ｍａ ｉ ｒ ｏ ，ａ ｌ ｐ ａｇ ｒｔ ｏ ｏ ｈ ｉ ｘ ｌ ｉ ，ｗｈ ｃ ａ ｋ ｈ ａ ｔ ｅ ｉｈ ｃ ｎ ｍａ ｅ ｔ ｅｐ ｒｉ －
Ａ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｒｖ ｎ ｅｌｓ ｆ ａｔ ｌ ｄｖ ｒｉ ｆ ｒｒｐ ａｅ ｅ ａ ｌ ｇ ｅａ ｈ ｔｔ ｔ ａ ｉｄ ｐ ｎ ｅ ｃ ，ａ ｄ ｔ ｄｕ ｔ ｂ ｔ ｔ ｏｐ ｅ ｅ ｔ ｈ ｓ ｒｉ ｅ ｉ ｓ ｙａｔ ｅ ｅ ｔｄ ｒ ｓｍｐｉ ，ｒ ｔｉ ｔ ｅｓａｉ ｉ ｌ ｎ ｅ ｅ ｄ ｎ ｅ ｎ ｏ ａｊ ｓ ａ ｔ ｏ ｏ ｐ ｃ ｅ ｔ ｅ ｎ ｎ ｓｃ
算法的有效性 。
关 键 词 ：粒 子 滤 波 ；非 线 性 系统 ；似 然 函数 ； 粒 子 多样 性 ；循 环 算 法 中图法分类号 ： ＴＮ９３ 文 献 标 识 号 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ —０ ４ （ ０ ２ １ —０ ９０ ５ ０ ０７ ２ ２ １ ） ０４ ０—６
Ｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｆｐ ｒｉｌ ｉ ｅ ｉ ｇ ｍｐ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉ ｈ ｏ ａ ｔｃ ｅｆｌ ｒｎ ｔ
ｓ ｒ ｎ ｏ －ｉ ｅ ｒｓ ｓｅ ｔｏ ｇ ｎ ｎ ｌ ａ ｙ ｔ ｍ． Ｔｈ ａ ｉｉｙ ｏ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｒ ｖ ｄ ｔ ｒ ｕ ｈ ｓ ｕ ａ ｉｎ ｒ ｓ ｌｓａ ｄ ｃ ｍｐ ｒｓ ｎ ｗｉ ｔ ｅ ｎ ｅ ｖ ｌ ｔ ｆｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉ ｄ ｈ ｉ ｐ ｏ ｅ ｈ ｏ ｇ ｉ ｌ ｔ ｅ ｕ ｔ ｎ ｏ ａ ｉ ｔ ｏ ｈ ｒ ｓ ｍ ｏ ｏ ｈ
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Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｒｉｌ ｉ ｅ ｉ ｇ；ｎ ｎ ｌ ｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ；ｌ ｅ ｉ ｏ ｄ ｆ ｎ ｔｏ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ｔｃｅ ｆ ｔ ｒｎ ｌ ｏ －ｉ ａ ｙ ｔ ｍ ｎ ｉ ｌ ｏ ｕ ｃ ｉ ｎ；ｐ ｒｉｌ ｉｅ ｓｔ ；ｌｏ ｌ ｏ ｉｈ ｋ ｈ ａ ｔｃｅ ｄ ｖ ｒ ｉｙ ｏ ｐ ａ ｇ ｒｔ ｍ
（ 庆邮 电 大学 信 号 与信 息处理 重 庆 市重 点 实验 室 ，重庆 ４ ０ ６ ） 重 ０ ０ ５
摘 要 ： 为 了 防 止 经 多次 重 采 样 后 粒 子 多样 性 的 丧 失 ，保 持 粒 子 的 统 计 独 立 性 ， 以 应 对 强 非 线 性 系统 或 者 意 外 突发 情 况 ，
ＹＵ ，ＺＨＡＮＧ ａ — ｉ Ａ Ｉ ｕ ｎ，Ｗ ＥＩＳ ｉ ｅ ｇ Ｘｉ Ｔｉｎ ｑ ，Ｂ ａ Ｊ ｈ— ｎ ｐ
（ ｏ ｇ ｉ ｇ Ｋｅ ａ ｏ ａ ｏ ｙ ｏ ｉ ｎ ｌａ ｄ Ｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ Ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ，Ｃｈ ｎ ｑ ｎ ｉｅ ｓｔ ｆ ｓ ｓ ａ ｄ Ｃｈ ｎ ｑｎ ｙ Ｌ ｂ ｒ ｔ ｒ ｆＳ ｇ ａ ｎ ｎ ｏ ｍ ｔ ｏ ｅ ｓｎ ｏ ｏ ｇ ｉ ｇ Ｕｎ ｖ ｒ ｉｙ ｏ Ｐｏ ｔ ｎ Ｔｅ ｅ ｏ ｌｃ ｍｍ ｕ ｉａ ｉ ｎ ，Ｃｈ ｎ ｑ ｎ ０ ０ ５，Ｃｈ ｎ ） ｎｃ ｔ ｓ ｏ ｏ ｇ ｉｇ ４ ０ ６ ｉ ａ