particle resampling
2016-06-14 07:08:20 0 举报
粒子滤波(Particle Filtering)是一种基于贝叶斯理论的序贯蒙特卡洛方法,用于估计动态系统的状态。粒子滤波通过构建一组粒子(即随机样本集合),来近似描述系统状态的概率分布。每个粒子代表一个可能的状态,其权重表示该状态出现的可能性。随着观测数据的不断更新,粒子滤波会根据贝叶斯公式调整粒子的权重,使得与观测数据更匹配的粒子具有更高的权重。然后,通过重采样(Resampling)过程,保留高权重粒子,丢弃低权重粒子,从而更新粒子集。这个过程重复进行,使得粒子集逐渐逼近真实的系统状态分布。粒子滤波因其简单、有效和灵活性而广泛应用于非线性、非高斯系统的估计问题。
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