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基于进化采样的粒子滤波算法 总被引:5,自引:1,他引:4
在粒子滤波算法中, 重采样的引入有效地改善粒子退化现象, 但同时也导致了粒子多样性减弱问题的产生. 本文给出了一种基于进化采样的改进粒子滤波算法. 该算法在重采样过程后, 首先根据马尔可夫链蒙特卡罗(Markov-Chain-Monte-Carlo, MCMC) 技术和遗传算法中的模拟二进制交叉原理生成候选粒子, 并利用适应度函数完成对于其权重的度量. 然后结合当前时刻的重采样粒子构建候选粒子集, 进而提升了重采样后粒子的多样性, 最终依据粒子自身的权重实现粒子的优选. 仿真结果表明: 该算法可有效地提高 相似文献
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非高斯噪声中的粒子滤波算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在非线性非高斯动态系统中,粒子滤波已成为解决系统参数估计和状态滤波的主流方法。然而,粒子退化是粒子滤波中不可避免的现象,粒子重采样是解决方法之一。本文针对粒子退化现象,在扩展卡尔曼滤波器的基础上研究了一种基于支持向量机粒子滤波算法,算法实现中扩展卡尔曼粒子滤波器结合支持向量机对当前时刻的重要性采样,再对粒子样本进行重采样。该算法能有效地利用量测值的最新信息,状态估计误差较小,同时避免了粒子匮乏。理论分析和仿真结果表明,新算法在双模噪声非线性系统估计的精度优于标准粒子滤波算法与扩展卡尔曼粒子滤波算法。 相似文献
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针对粒子滤波(PF)重采样后造成的粒子枯竭现象的问题,提出了一种基于改进重采样的粒子滤波无线传感器网络目标跟踪算法.该算法避免了残差重采样算法中的残留粒子重采样问题,减少了计算时间;通过产生新的粒子,增加了粒子的多样性,从而改善了粒子枯竭现象.仿真实验结果表明:改进重采样的粒子滤波算法提高了目标跟踪精度,降低了跟踪误差. 相似文献
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一种自适应免疫优化的无迹粒子滤波器 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无迹粒子滤波(UPF)在较偏观测时的退化现象及重采样带来的粒子枯竭问题,提出一种自适应免疫优化的无迹粒子滤波算法(AIO-UPF)。该算法在重采样过程中,利用免疫算法在亲和度与浓度调节机制下的全局寻优能力和多样性特征,通过引入自适应阈值因子δ的Metropolis准则,使得粒子集能够有效地分布于高似然区域,提高了粒子的多样性和有效性,从而较好地抑制了在较偏观测时的粒子退化问题。仿真结果表明,AIO-UPF的性能优于传统UPF及标准粒子滤波,在状态估计精度上比传统UPF提高了27%左右。 相似文献
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重采样粒子滤波算法(Sampling Importance Resampling,SIR)能够克服粒子群衰退现象,但同时减少了粒子的多样性,导致滤波性能下降甚至滤波发散。提出了一种基于权值优化组合的粒子滤波算法(Weight Optimal Combination Particle Filter,WOCPF),通过在重采样前对粒子权值和粒子群权值的均值进行优化组合,减少重采样中抛弃的粒子数,保持了粒子的多样性,提高了算法的精度。仿真结果证明,粒子数相同情况下,WOCPF算法性能优于SIR算法。 相似文献
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基于多样性向导的自适应重采样粒子滤波研究 总被引:1,自引:1,他引:0
由于在非线性非高斯系统和多模处理能力上的优越性,粒子滤波算法已经被广泛应用。针对粒子滤波算法现有缺陷分析,提出一种基于多样性向导的自适应重采样粒子滤波。首先,基于多样性向导自适应调整重采样阈值。在基于有效样本大小的自适应重采样技术之上,借助了另一多样性测度即种群多样性因子来自适应地调整有效样本大小的阈值;而且,在重采样之后引入样本变异操作来确保样本的多样性。然后,提出了一种改进的部分分层重采样算法。该算法借鉴部分分层重采样执行快、时间短的优点,同时结合权重优化的思想改进重采样的样本权重计算。最后,通过仿真实验验证了所提粒子滤波算法的性能和有效性。 相似文献
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针对粒子滤波重采样时运算量大的问题,提出一种改进的多单元粒子滤波算法,该算法在多单元粒子滤波的理论基础上,通过加入数据采样步骤,对多个单元的粒子数据进行分组,对其采样选取各组数据的最大值,有效减少系统重采样时的粒子数,提高系统运算效率。实验结果表明:在相同的条件下,相对于多单元粒子滤波,该算法运行时间减少10倍,精度提高20倍,能够满足实时应用要求。 相似文献
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一种基于小生境技术的群智能粒子滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对基本粒子滤波存在严重的退化问题和重采样技术导致粒子枯竭的问题,提出一种新型粒子滤波算法——基于小生境技术的群智能优化粒子滤波算法.通过多模寻优增强粒子的多样性和寻优能力,使得采样后的粒子向高似然区域移动,从而有效地提高了系统状态估计精度.仿真实验表明,该算法是有效而稳定的. 相似文献
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粒子退化和计算量较大是限制粒子滤波应用的主要问题,常规的重采样方法虽然可以缓解粒子退化,但却容易导致粒子枯竭,且计算量较大,因此本文提出了基于混沌摄动的均值逼近粒子滤波器。按权值大小将粒子分组后,用均值替换权值较小的粒子,可使粒子从低似然区向高似然区域逼近。用Kullback信息描述均值逼近产生的粒子分布与似然分布的差别,通过迭代发现Kullback信息是递减的,从而证明该算法是合理的。混沌摄动重采样算法,用类似载波的方法将具有全局遍历性的混沌变量引入,更增加了粒子的多样性。另外,将本算法应用于某型导弹的姿态估计问题中,仿真结果显示了新算法的有效性。 相似文献
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关联规则是数据库中的知识发现(KDD)领域的重要研究课题。模糊关联规则可以用自然语言来表达人类知识,近年来受到KDD研究人员的普遍关注。但是,目前大多数模糊关联规则发现方法仍然沿用经典关联规则发现中常用的支持度和置信度测度。事实上,模糊关联规则可以有不同的解释,而且不同的解释对规则发现方法有很大影响。从逻辑的观点出发,定义了模糊逻辑规则、支持度、蕴含度及其相关概念,提出了模糊逻辑规则发现算法,该算法结合了模糊逻辑概念和Apriori算法,从给定的定量数据库中发现模糊逻辑规则。 相似文献
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现有的Web信息搜索方式是基于关键词匹配来进行的,其准确性和可靠性有限。本文以用户需求为中心,收集用户偏好,应用后台软件采用C4.5决策树算法构建文件过滤规则,结合基于主观Bayes方法的不确定性推理为过滤规则追加可信度支持,并用模糊规则来描述,确保Web信息搜索的查全率和查准率全面提升。 相似文献
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从条件属性对决策支持程度不同的角度出发,引入了决策支持度的概念,提出了一种以其为启发式信息的决策树生成算法。实验分析表明,相对于传统的决策树生成算法,此算法改善了决策树的结构,有效提高了决策分类的精度。 相似文献
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