自适应粒子滤波器

本文介绍了自适应粒子滤波器的概念,包括后验概率、贝叶斯定理及其应用。通过实例解释了如何计算后验概率,并探讨了自适应粒子滤波中的建议分布自适应、状态空间自适应和粒子数目自适应。此外,还提到了模糊自适应粒子滤波算法FAPF在移动机器人航迹推算系统中的应用。

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基本概念:

后验概率信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。

后验概率的计算要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过贝叶斯公式,用先验概率和似然函数计算出来。

假设一个学校里有60%男生和40%女生。女生穿裤子的人数和穿裙子的人数相等,所有男生穿裤子。一个人在远处随机看到了一个穿裤子的学生。那么这个学生是女生的概率是多少?

使用贝叶斯定理,事件A是看到女生,事件B是看到一个穿裤子的学生。我们所要计算的是P(A|B)。

P(A)是忽略其它因素,看到女生的概率,在这里是40%

P(A')是忽略其它因素,看到不是女生(即看到男生)的概率,在这里是60%

P(B|A)是女生穿裤子的概率,在这里是50%

P(B|A')是男生穿裤子的概率,在这

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