ABSTRACT De senaste årtiondena har bevittnat en framgångsrik tillämpning av sekventiell Monte Carlo metod (eller partikelfilter) på en mängd olika fält. Det har vuxit till att vara en populär metod för att lösa olika typer av icke-linjära Bayesian estimering problem. Detta papper introducerar ett tvåstegs partikelfilter för icke-linjära filtreringsproblem. I det föreslagna partikelfiltret kommer varje partikel att förökas och uppdateras genom två steg. Vid tidpunkten för steg t avser det första steget att använda de ocentrerade Kalman-filtreringsekvationerna för att föröka partiklarna från steg t - 1 för att erhålla de preliminära uppskattningarna. Därefter, i det andra steget, kommer partiklarna att uppdateras igen av det itererade förlängda Kalman-filtret för att ge de slutliga uppdaterade partiklarna. På så sätt kan uppskattningsnoggrannheten hos partikelfiltret förbättras, vilket valideras genom simuleringsexperiment och praktiska tillämpningsexperiment. INDEX TERMS Viktprovtagning, ickelinjär filtrering, partikeldegeneracy, partikelfilter.
För att fullt ut utnyttja den aktuella observationen föreslog Wang Ref en tvåstegsalgoritm för partikelfilter.
Two Stage Particle Filter for Nonlinear Bayesian Estimation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}