[发明专利]基于并行遗传重采样的粒子滤波技术

权利要求书

1.基于并行遗传重采样算法的改进粒子滤波方法，其特征在于实现步骤如下：

(1)围绕初始概率分布采样得到N_s个初始粒子，并为N_s个初始粒子分别设定初始权重；

(2)通过k-1时刻的N_s个粒子滤波估计，围绕状态转移概率密度进行粒子采样，从中 产生新的N_s个粒子；N_s为自然数；

(3)对所述N_s个粒子的初始权重分别进行权重更新，得到每个粒子的权重；

(4)利用并行遗传重采样方法对粒子群进行优化，所述并行遗传重采样方法实现步骤 为：

(4.1)由步骤(2)、(3)产生N_s个个体组成的种群为初始种群G(t)，计算得到的粒 子权重为初始适应度；t为遗传代数计数器；

(4.2)按信息交换模型划分G(t)为n组群体：G(t)＝{G₁(t)，G₂(t)，…，G_i(t)，…，G_n(t)}， 其中，n为分组个数，分组数由并行运算单元的个数而定，每组的粒子个数为N_s/n；

(4.3)分组计算各G_i(t)中个体的适应度，并对各分组群体G_i(t)进行独立的遗传选择、 交叉、变异操作得到各组的子代种群G_i″′(t)，其中i＝1，2，…，n；

(4.4)分组计算各G_i″′(t)中个体的适应度，由信息交换模型进行各G_i″′(t)之间的信息交 换，得到下一代群体G_i(t+1)，若种群适应度或遗传代数达到设定门限，则输出计算结果，否 则转到步骤(4.2)，其中i＝1，2，…，n；

(5)对并行遗传重采样优化后的带权粒子群加权后就得到了k时刻的滤波结果。

2.根据权利要求1所述的基于并行遗传重采样算法的改进粒子滤波方法，其特征在于： 所述步骤(4.4)中的信息交换模型为岛屿模型，对子群体的信息交换包括如下步骤：

(4.4.1)在遗传进化操作过程中，每个子群体分别在不同的处理机上进行独立的遗传 进化操作；

(4.4.2)经过一定时间间隔后，随机在不同处理机上的子群体之间交换个体信息，即 随机的将某一子群体中的最佳个体复制到其他的子种群中去；

(4.4.3)若是单处理机进行伪并行遗传操作时，可为每个子群体随机划分大小不等的 遗传操作时间片后串行操作，所有子群体完成本时间片的遗传操作后，再进行信息交换。