《表1 两种算法的性能分析比较》

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《基于改进的粒子滤波蒙特卡洛定位算法研究》

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如图1和图2所示，分别是通过Matlab仿真得到的结果。图1为SR-CPF算法和改进后算法的状态误差，从图中可以看出两种算法的收敛速度较为相近，但在相同的状态以及偏差条件下，改进的算法比平方根容积粒子滤波（SR-CPF）的均方误差（MSE）小，且精度高。图2是两种算法在经过迭代计算后粒子数的变化，改进的算法经过KLD重采样后，通过在线调整机制采样粒子数明显比SR-CPF算法用恒定粒子数进行重采样的粒子数少。为此，表1为两种粒子滤波算法的性能分析，通过表内的MSE、NEFF、运行时间和平均粒子数等评价指标，可得出改进的算法在经过KLD重采样后的NEFF的比率较高，同时MSE较小，迭次100次所用的时间也比SR-CPF的方法短。