摘要
粒子滤波方法是一种适合于非线性、非高斯系统状态的滤波方法,在目标跟踪等领域有着广泛应用。但传统粒子滤波方法的粒子之间缺乏交互性与合作意识,很可能在寻优过程中陷入局部极值。针对这一问题,提出一种混合蛙跳算法优化的粒子滤波方法。混合蛙跳算法速度快,全局搜索能力强,可以在局部间进行信息传递,使算法跳出局部极值。因此采用混合蛙跳算法优化传统粒子滤波方法,可以构建多种粒子子集的分布体系,把原本不具备智能行为的粒子分别赋予分群、选择、信息交互和进化等机制,使粒子群体表现出智能行为,从而使寻优搜索向着全局最优方向进行。最后采用仿真实验进行比较,优化后的方法在性能上明显优于传统粒子滤波方法,取得了较好效果。
出处
《数字技术与应用》
2013年第11期106-109,共4页
Digital Technology & Application
