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申请/专利权人：西安天光半导体有限公司
摘要：本发明公开了一种基于哈里斯鹰粒子滤波的HHOPF算法，通过哈里斯鹰算法优化粒子滤波的重要性采样过程，将粒子滤波中的粒子先验状态作为哈里斯鹰初始种群个体位置，利用迭代寻优过程改善粒子分布情况；在哈里斯鹰算法中引入正弦余弦搜索机制。本发明提出的HHOPF算法粒子整体向高似然区域移动，并且在低似然区域也合理的保留了部分粒子，在整个滤波过程中确保了粒子多样性，不仅提高了粒子的精度，也改善粒子的贫化，提高了粒子的多样性。
主权项：1.一种基于哈里斯鹰粒子滤波的HHOPF算法，其特征在于，包括以下操作：1设置粒子数量N、哈里斯鹰的最大迭代次数Max、状态方程以及观测方程的初始化；2根据公式1、2，计算粒子的状态值和观测值，并将粒子的状态值作为每个哈里斯鹰个体的初始位置；xk＝fkxk-1,vk-11Zk＝hkxk,nk2fk为前一时刻与当前时刻系统状态的关系，hk为当前状态与其观测值间的关系，xk表示当前时刻k系统的状态，xk-1,表示前一时刻k系统的状态，Zk表示当前时刻k系统的观测值，vk-1和nk都是服从高斯分布的噪声；3利用哈里斯鹰算法迭代寻优改善粒子分布情况，并根据公式17所示融入正弦余弦的搜索机制、公式18所示布朗运动对粒子进行探索行为更新，获取粒子的分布情况； 其中，Xt，Xt+1分别为当前和下一次迭代式时粒子的位置，t为迭代次数，Xrandt为随机选出的粒子位置，Xrabbitt为拥有最优适应度的粒子位置，r1、r2、r6、q均为[0，1]之间的随机数，r4为[0,2π]之间的随机数，r5为[0,2]之间的随机数，T为最大迭代次数；4基于粒子滤波算法对粒子进行权值的计算；5基于粒子滤波算法对粒子权重做归一化处理；6基于粒子滤波算法计算输出的每个系统状态。
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权利要求：
百度查询： 西安天光半导体有限公司 一种基于哈里斯鹰粒子滤波的HHOPF算法
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