基于Sigma点H_∞滤波的拟蒙特卡罗粒子滤波算法

在滤波算法中,用Sigma点H∞滤波来产生重要性概率密度函数,由于Sigma点H∞滤波对不确定观测噪声具有较强的鲁棒性,而且在滤波过程中考虑了最新的观测值,因此由其产生的重要性函数更逼近于真实的后验概率分布。同时在重采样阶段,利用拟蒙特卡罗重采样算法进行重采样,有效地克服了粒子退化现象并提高了状态估计精度。仿真结果表明了所提算法的可行性和有效性。