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1. 新型粒子滤波算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

王法胜张应博

计算机应用 2010, 30 (1): 167-170.

摘要（1473）

PDF （542KB）（986）

针对基本粒子滤波算法没有融合当前时刻观测值的缺点，提出了一种卡尔曼粒子滤波算法。该算法针对每一个粒子使用卡尔曼滤波器进行更新，在更新过程中融合最新的观测信息，提高粒子滤波器的估计精度。针对纯方位目标跟踪问题进行实验，与基本粒子滤波算法及卡尔曼滤波进行了对比。实验结果表明，卡尔曼粒子滤波算法的跟踪性能明显优于其他两种算法。

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2. 基于混合卡尔曼粒子滤波算法的期权定价方法

王法胜张应博董宗然

计算机应用 2009, 29 (12): 3406-3409.

摘要（1118）

PDF （479KB）（1280）

针对金融领域的期权定价问题,为提高粒子滤波算法对期权价格的估计精度,提出使用混合卡尔曼粒子滤波算法(MKPF)进行期权价格预测,该算法使用Unscented 卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器作为混合建议分布产生重要采样密度。在某一时刻,每一个粒子首先经过Unscented卡尔曼滤波器更新得到一个状态估计值,然后以该估计值作为扩展卡尔曼滤波器的先验估计再次更新粒子,得到该时刻最终的估计值。实验中针对经典的Black-Scholes期权定价公式,使用包括MKPF算法在内的4种算法对期权价格进行预测,结果表明MKPF算法预测的期权价格与真实期权价格的误差最小,证明了MKPF算法在期权定价问题中的有效性。