论文研究基于随机化Halton序列的粒子滤波算法研究.pdf

为了克服传统粒子滤波蒙特卡洛（MC）随机采样粒子之间的间隙过大与层叠，及其产生的采样效率和滤波精度较低的问题，提出一种基于Halton序列的拟蒙特卡洛（QMC）采样粒子滤波算法。该算法在对Halton序列进行随机化、较好地消除其各维之间相关性的基础上，将之应用于粒子采样过程，以代替蒙特卡洛随机采样，得到用均匀分布粒子近似的后验状态概率密度。仿真证实，算法性能要优于传统粒子滤波算法，改善了采样效率与计算精度，且能克服粒子的退化现象。