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阿卜杜拉，法赫德；Gning，阿玛杜；菲利普·博尼菲特

基于区间分析的非线性状态估计盒粒子滤波。 （英语） Zbl 1283.93262号

Automatica公司 44，第3期，807-815（2008）.
摘要：近年来粒子滤波器被应用于各种状态估计问题。粒子滤波器是一种使用加权粒子的状态后验密度的序贯蒙特卡罗贝叶斯估计。滤波器的效率和准确性主要取决于估计中使用的粒子数以及在每次迭代时用于重新分配这些粒子权重的传播函数。如果可用信息中的不精确性（即偏差和噪声）很高，则需要非常大的粒子数才能获得良好的性能。这可能会导致实时实现的复杂性问题。如果已知最大误差，这种不精确性很容易用区间数据表示。处理间隔数据是一种新的方法，已成功应用于不同的实际应用程序。在本文中，我们提出了一种能够处理区间数据并使用区间分析和约束满足技术的粒子滤波算法的扩展。在标准粒子滤波中，粒子是与权重相关联的正点状态，其可能性由观测误差的统计模型定义。在箱式颗粒过滤器，粒子是与权重相关联的方框，其可能性由观测误差的有界模型定义。使用实际数据进行车辆全局定位的实验表明了该方法的有效性和效率。

引用于15文件

MSC公司：

93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
65G40型 区间分析的一般方法
93C55美元 离散时间控制/观测系统

关键词：

状态滤波与估计；传感器融合；颗粒过滤器；卡尔曼滤波器；区间分析

软件：

快速SLAM
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Abdallah}等人，Automatica 44，No.3，807--815（2008；Zbl 1283.93262）
全文： 内政部

参考文献：

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