一种基于遗传算法的改进粒子滤波器

摘要

针对传统粒子滤波器中粒子权值退化和粒子多样性散失的问题,结合云自适应遗传算法提出一种改进的粒子滤波算法.该算法利用遗传算法中的交叉、变异操作来保证粒子的有效性和多样性.在改进的算法中,引入了云模型自适应遗传算法,利用云滴的随机性和稳定倾向性特点,自适应地调整交叉和变异的概率,既保护了有效粒子不被破坏,又具有随机性,提高了粒子的多样性,从而提高粒子对系统状态变化的适应性.仿真表明,改进算法有效提高了非线性系统状态的估计精度,减少了运行时间.