動態貝葉斯網絡一種自適應的局部抽樣粒子濾波算法

摘 要：針對傳統自適應粒子濾波（APF）對于動態貝葉斯網絡推理中高維的問題，提出動態貝葉斯網絡一種自適應的局部抽樣粒子濾波算法(LSAPF)。LSAPF算法將BK算法分團的思想引入到粒子抽樣中，利用策略相關性和局部模型的弱交互性為指導對動態貝葉斯網絡進行分割，以降低抽樣規模和抽樣的狀態空間；進而對局部模型用自適應粒子濾波算法進行近似推理，并以粒子的因式積形式近似系統的狀態信度。實驗結果表明，該算法能很好地兼顧推理精度和推理時間，其性能優于普通PF算法；與APF算法相比，在不增加推理誤差的情況下推理時間也有較大的提高。

關鍵詞：動態貝葉斯網絡； 局部抽樣方法； 自適應粒子濾波； 粒子濾波； BK算法

中圖分類號：TP18； TP3016

文獻標志碼：A文章編號：10013695(2010)04130404doi:10.3969/j.issn.10013695.2010.04.027