粒子滤波重采样方法

资 源 简 介

粒子滤波重采样方法

详 情 说 明

粒子滤波重采样方法是解决粒子滤波算法中粒子退化和粒子贫化问题的关键技术。在粒子滤波过程中，随着迭代次数的增加，粒子的权重会出现两极分化，大部分粒子权重趋近于零，这就是粒子退化现象。而粒子贫化则是指有效粒子数量显著减少，导致估计精度下降。

重采样方法的核心思想是根据粒子的权重分布重新抽取新的粒子集，使权重较大的粒子被多次复制，权重较小的粒子被淘汰。常见重采样方法包括多项式重采样、残差重采样和系统重采样等。这些方法在计算效率和采样质量上各有优劣，需要根据具体应用场景进行选择。

通过重采样，可以在保持粒子总数不变的同时，使粒子分布更接近真实后验分布，从而提高滤波精度。合理选择重采样策略和时机，能够有效平衡计算复杂度和估计性能，是粒子滤波算法实现的关键环节。