常用的四中粒子重采样算法

资 源 简 介

常用的四中粒子重采样算法

详 情 说 明

粒子重采样是粒子滤波算法中的关键步骤，主要用于解决粒子退化问题。以下是四种常用重采样算法的原理和性能比较：

多项式重采样 通过复制高权重粒子、淘汰低权重粒子来实现重采样。算法实现简单但计算复杂度较高，容易导致粒子多样性丧失。

系统重采样 采用确定性采样方法，在[0,1/N]区间均匀随机选一个初始点后等间隔采样。相比多项式重采样计算效率更高，但仍存在多样性问题。

残差重采样 结合确定性和随机性采样，先确定性地分配整数部分权重，再随机分配剩余部分。较好地平衡了计算效率和粒子多样性。

分层重采样 将权值空间分层后在各层内独立采样，具有最佳的重采样质量，能更好地保持粒子多样性，但实现相对复杂。

性能比较方面： 计算效率：系统重采样 > 残差重采样 > 分层重采样 > 多项式重采样 多样性保持：分层重采样 > 残差重采样 > 系统重采样 > 多项式重采样 实现复杂度：分层重采样 > 残差重采样 > 系统重采样 > 多项式重采样

对于改进型粒子算法设计，需要根据具体应用场景在计算效率和粒子多样性之间进行权衡。残差重采样在大多数情况下表现出较好的综合性能，而分层重采样更适合对粒子多样性要求较高的场合。