一种高精度自适应粒子滤波算法 (2011年)

针对非线性非高斯系统的状态估计问题，提出一种新的高精度自适应粒子滤波算法．该算法采用有限差分扩展卡尔曼滤波器产生优选的建议分布函数，融入最新量测信息，有效克服了粒子退化问题；考虑到预测误差对粒子采样效率的影响，引入系统估计和预测提供的新息差值，通过新息差值在线自适应调整采样粒子数，较好地保证了粒子采样的高效性．理论分析和实验结果表明改进的滤波算法具有较高的滤波精度，是一种高精度自适应粒子滤波算法．