粒子濾波器基本原理-文庫吧資料
2025-08-07 13:44本頁面
【正文】 子被統(tǒng)計地選擇多次，這導(dǎo)致粒子集喪失多樣性（ a loss of diversity among the particles），因為許多樣本表示同一點。 重寫積分公式有： ()( ) ( ) ( ) ( )()??? pxf x p x dx f x q x dxqx重要性采樣 Monte Carlo重要性采樣利用一組從 q(x)抽取的獨立同分布樣本對上式加權(quán)近似： ()( ) ( ) ( ) ( )()??? pxf x p x dx f x q x dxqx()()()1( ) ( )11 ( )? ()()1( ) ( )??????iNiN iiNiiipxf f xN q xw x f xN()()()()()()?iiipxwxqx規(guī)格化 為使權(quán)重和為 1，對權(quán)重進行規(guī)格化處理： ( ) ( )( ) ( )1() 111( ) ( )? ( ) ( )1()????????NiiNiiiN Ni iiw x f xNf w x f xwxN()()()1()()()???iiNiiwxwxwx()11? ()?? ?NiNif f xN()()()()()()?iiipxwxqx3 粒子濾波器 粒子濾波器 （ Particle filter PF),又稱為序列蒙特卡羅 (Sequential Monte Carlo, SMC） 方法 . 兩種基本的 PF算法： ?序列重要性采樣算法 （ Sequential Importance Sampling, SIS） ， 又稱為 bootstrap filtering , the condensation algorithm ?樣本重要性重采樣 （ Sample Importance Resampling Filter, SIR） 3 粒子濾波器框架（ SIS算法） 權(quán)重計算 3 粒子濾波器框架（ SIS算法） ?重要性采樣（退化問題 Degeneracy P
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