《表2 估计稳定性对比Tab.2 Comparison of estimation constancy》

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《基于果蝇优化算法改进的粒子滤波及其在目标跟踪中的应用》


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从图1~6可以看出，本文所提基于改进的果蝇优化算法的粒子滤波（FOA-PF），相较于标准PF以及GA-PF，状态预测曲线与实际状态相似程度最高，其估计值更接近真实值，这是因为FOA-PF在PF的基础上，通过对重要性采样后的粒子进行引入交叉、变异操作的果蝇迭代寻优，使粒子向高似然区域运动的同时，保证了样本多样性，从而提高粒子分布的合理性.表1、表2中数据为每种算法独立运行50次后的均方根误差平均值以及方差，从中可以看出，3种算法随着粒子数的增加，均方根误差以及方差大体上皆呈现减小的趋势，这与粒子滤波的粒子数越多则估计精度越高的理论是相符的.而在三种算法中，FOA-PF的均方根误差以及方差最低，且是唯一一个在粒子数为100时两者皆小于1的，当粒子数为50时，其误差值也比粒子数为100的PF算法低，与GA-PF也只有不到0.2的差距，说明FOA-PF能够用较少的粒子达到所需的精度.而均方根误差方差体现算法预测的稳定性，FOA-PF也是最低的，当粒子数越多时更为明显.综上分析，FOA-PF具有更好的估计精度以及稳定性.

图表编号XD0026341500    严禁用于非法目的
绘制时间2018.10.25
作者韩锟、张赫
绘制单位中南大学交通运输工程学院、中南大学交通运输工程学院
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