申请/专利权人：清华大学苏州汽车研究院(相城)

申请日：2021-02-22

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113225044B

主分类号：H03H21/00

分类号：H03H21/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.08.24#实质审查的生效;2021.08.06#公开

摘要：本发明公开一种智能粒子滤波方法，将数据粒子分为高权值粒子、低权值粒子和底层粒子，使得所述的高权值粒子、低权值粒子和底层粒子按照自适应变异策略变异并输出变异结果，所述数据粒子由初始粒子依次经过分离处理和交叉处理获得，所述分离处理包括：将所述初始粒子根据预设的权重阈值分为初始高权粒子和初始低权粒子；所述交叉处理包括：输入交叉系数，由所述初始高权粒子和所述初始低权粒子线性生成交叉低权粒子。本发明的智能粒子滤波方法在交叉和变异算子中增加自适应处理，进一步提高粒子利用率并降低粒子退化影响。

主权项：1.一种智能粒子滤波方法，其特征在于，将数据粒子分为高权值粒子、低权值粒子和底层粒子，使得所述的高权值粒子、低权值粒子和底层粒子按照自适应变异策略变异并输出变异结果，其中，所述底层粒子的自适应变异参数大于预设的变异概率，所述低权值粒子的自适应变异参数小于预设的变异概率，且其变异系数小于预设的变异概率，所述高权值粒子的自适应变异参数小于预设的变异概率，且其变异系数大于预设的变异概率；所述自适应变异策略为 ;其中，为变异获得的粒子，为初始高权粒子，为交叉低权粒子，为预设的变异概率，为自适应变异参数，∈［0,1］为随机选取的变异系数；所述自适应变异参数为 ;其中，为自适应变异参数，为预设的变异概率，为初始低权粒子的数量， ;其中，为对应的粒子的权值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学苏州汽车研究院(相城) 一种智能粒子滤波方法

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