一种改进的粒子滤波算法的研究

全部作者：邓文坛张3同余纯第1作者单位：北京交通大学电子信息学院论文摘要：粒子滤波是1种基于蒙特卡罗和递推贝叶斯估计的滤波方法，在处理非高斯非线性系统的状态和参数估计方面有独到的优势。但是其庞大的计算量和缓慢的速度限制了其在实时系统中的应用。在本文中，介绍了粒子滤波基本原理，通过改进权重计算、重采样算法，计算速度得到提高。这种改进的算法在DSP系统中进行目标跟踪仿真，证明其具有速度快、精度高的特点。关键词：粒子滤波，目标跟踪，DSP (浏览全文)发表日期：2007年07月25日同行评议：

本文主要考虑了粒子滤波的硬件实现方面的问题，从减少计算量出发对算法做了优化，使得计算量得到减少，并且在能够在DSP上实现，仿真结果表明优化后的算法是有效的。本文的基本内容正确，但在数学公式表达上还存在1些不严密的地方，希望能够注意修改以下几处：1）p.1，式（2）下第2行，“f_n: R^n * R^n --> R^n，g_n: R^n * R^n --> R^n”中的`“*”都应改为“×”（笛卡尔积应该用叉乘符号表示）。2）p.1，式（3）中用“；”（分号）意义不明，应改为等号或约等号。3）p.2，重要性函数pi在式（4）和式（5）中的表达不1致。4）p.3开头，“其中x_n=[x_n,…]^T”，x_n是1个向量，又是其自身的分量，这样就形成了1个循环定义，建议将“x_n=[x_n,…]^T”中的1个x_n换用其它符号表示。5）英文摘要应认真修改，使之符合英文表达习惯。　