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本文提出一种基于模拟退火粒子群优化的粒子滤波新算法,该算法基于一个高斯分布来不断更新粒子,采用随机概率扰动的方式作为粒子群算法的全局极值更新条件,增加了全局最优区域的搜索能力,避免了粒子过早的＂趋同性＂,仿真实验结果表明,算法克服了粒子退化问题,提高了预估精度,预估性能优于传统的粒子滤波方法。
基于模拟退火粒子群优化的粒子滤波算法
【摘 要】
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本文提出一种基于模拟退火粒子群优化的粒子滤波新算法,该算法基于一个高斯分布来不断更新粒子,采用随机概率扰动的方式作为粒子群算法的全局极值更新条件,增加了全局最优区
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院
【出 处】
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电子世界
【发表日期】
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2013年19期
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