文档介绍：天津大学硕士学位论文基于遗传算法的粒子滤波算法研究姓名:张敬海申请学位级别:硕士专业:检测技术与自动化装置指导教师:王萍20090601摘要粒子滤波算法在非线性滤波领域受到广泛关注,与传统滤波方法相比,具有简单易行,适用于非线性及非高斯噪声环境等优点,因而被广泛应用于诸多领域。它是一种基于蒙特卡罗方法和递推贝叶斯估计的新滤波方法,在处理非线性、非高斯系统的参数估计和状态滤波方面具有独到的优势。粒子滤波算法采用带有权重值的粒子集来近似表示后验概率分布,因此,理论上该方法可以表示任意形式的概率分布。然而,常规粒子滤波方法存在一些缺点,它易出现粒子退化现象,传统的重采样之后又会出现粒子贫乏现象。因此,研究并改进粒子滤波重采样算法对提高粒子滤波算法效率就具有十分重要的意义。本文在研究传统重采样方法的基础上,将遗传算法引入到粒子滤波重采样算法中来,借用遗传算法的全局搜索和寻优能力来克服粒子滤波算法存在的粒子退化现象和粒子贫乏的问题。通过仿真验证,结果表明利用遗传算法来实现粒子滤波的重采样是可行的,并且结果表明这种方法在一定程度上优于传统的重采样算法。最后,本文运用LabVIEW编写了标准的粒子滤波算法和遗传采样的粒子滤波算法的虚拟实现,通过比较实验结果,证明遗传采样的粒子滤波算法滤波效果较好。关键词:paredwiththetraditionalfilteringmethods,itissimple,applicabletonon-linearandnon—-linear,non-,therefore,,,,,,icalgorithmtoparticlefilteringisfeasible,,:KalmanFilter,ParticleFiltering,icAlgorithm,VirtualRealization独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得苤盗盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。、使用学位论文的规定。特授权苤盗盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:签字日期:跏7年锄