基于快速高斯变换的辅助边缘粒子滤波算法

摘要

针对辅助粒子滤波算法计算量大,滤波效率较低的问题,提出了一种基于快速高斯变换(Fast Gaussian transform,FGT)的辅助边缘粒子滤波算法.该算法假设状态噪声是加性的,并且是高斯的,这样非线性滤波的Chapman-Kolmogorov方程的求解近似于执行了核密度估计(Kerner density estimation,KDE),从而可将KDE中的快速算法FGT引入,以提高算法的计算效率和实时性.仿真结果表明,该算法利用少数粒子就可以获得与常规粒子滤波相似的误差,大大提高了计算效率.