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计算机软件及计算机应用
> 第 27/28 维 Halton 序列随机化前(左)后(右)对比
第 27/28 维 Halton 序列随机化前(左)后(右)对比
图片来源:
黄冬民,潘泉,梁新华.
基于随机化Halton序列的粒子滤波算法研究 ,
计算机应用研究, 2011 (01).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
序列
随机化
粒子
积分
所属学科:
计算机软件及计算机应用
图片上下文:
使序列进一步随机化。随机化后的 Halton 序列具有较好的分布特性,如图 1 所示,序列长度 N = 500,且产生过程相对简单。10.90.80.70.60.50.40.30.20.100 0.2 0.4 0.6 0.8 110.90.80.70.60.50.40.30.20
....
.100 0.2 0.4 0.6 0.8 1图 1 第 27/28 维 Halton 序列随机化前(左)后(右)对比2 基于随机化 Halton 序列的粒子滤波2. 1 序贯拟蒙特卡洛( SQMC) 方法QMC 方法与 MC 方法相似,都是通过采样的形式将复杂的积分转换为离散样本( 粒子) 的加权和来实现积分估计的,只是粒子的抛撒方式不同。MC 方法是将粒子随机地抛撒在积分空间内,而 QMC 方法则是将粒子按一定的规律均匀抛撒在积分空间当中。估计的最终目的是根据后验概率密度p( xk|Yk) 来计算函数 f( x) 的数学期望,可表示为E[f( xk) ]= ∫Rdf( xk) p( xk| Yk) dxk( 4)假设概率密度 p( xk| Yk) 在区间( a,b) 之外可以忽略不计[6]
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