相似采样粒子滤波在混合系统估计中的应用

结合粒子滤波和Kalman滤波的边缘粒子滤波(MPF)是一种新的混合线性/非线性系统的状态估计方法,但是粒子滤波在计算上的复杂使得MPF难以兼顾系统实时性和精度的要求.针对此问题,提出一种基于相似采样粒子滤波算法的MPF滤波框架.算法从系统观测值中采样粒子,并通过一个计算相邻时刻粒子转移概率的步骤,提高了粒子使用率,使得算法能以少量粒子实现对非线性状态量的估计,进而提高Kalman滤波的精度和实时性.给出了算法原理分析和实现流程.以混合坐标系下的目标跟踪为对象,利用蒙特卡罗仿真研究了ILLH_MPF算法的应用,并与常规MPF方法进行了对比.     

基于RB粒子滤波的多传感器目标跟踪融合算法

构建面向多传感器信息融合系统的粒子滤波(PF)器是拓展采样型非线性滤波应用领域的关键,针对PF在多传感器融合目标跟踪系统的有效实现问题,提出了一种基于Rao-Blackwellized(RB)PF(RB-PF)的多传感器目标融合跟踪(MT-RB-PF)算法。首先,利用RB建模技术实现跟踪系统非线性状态估计的降维处理;其次,结合多传感器融合系统特点,给出一种多量测下粒子权重优化新方法用以改善粒子权重度量的可靠性和稳定性;最终,通过标准PF和卡尔曼滤波(KF)实现非线性和线性状态分量的估计,并利用状态重构方法构建当前时刻的状态估计值。理论分析和仿真实验验证了算法的有效性。     

基于Sage-Husa的优化粒子滤波算法

针对非线性系统噪声未知时粒子滤波容易发散或者精度下降的问题,提出一种粒子滤波和改进的Sage-Husa估计器相结合的混合滤波算法。首先用粒子滤波对系统状态进行初步估计,将初步估计值作为次级Sage-Husa滤波器的输入量测值,并与系统状态方程组成新的系统,进而用改进的Sage-Husa算法实时估计系统噪声的统计特性并进行滤波,得到最终的系统状态估计值;为了进一步比较算法的性能,对算法的复杂度进行了定量计算,分析表明优化的算法并未明显提高算法的计算量;最后通过目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性。     

基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法

 针对粒子滤波中重采样过程与优化提议分布的处理方式导致的粒子溃退和算法实时性下降问题,通过广义UT变换原理和卡尔曼滤波预测更新机制的引入,实现当前量测信息对于状态估计结果的直接优化,给出了一种基于广义UT变换的粒子滤波算法。另外,将改进后算法与交互式多模型相结合,进而提出了一种基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法．理论分析和仿真结果表明：新算法在计算复杂度方面与标准粒子滤波相近,在滤波精度方面优于标准粒子滤波及其改进算法．     

基于粒子优化的多模型粒子滤波算法

针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法．在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新量测信息的有效利用,进而提升单个采样粒子对于真实系统状态和模型逼近的有效性．理论分析和仿真结果表明：新算法在系统状态估计的精度以及模型辨识的准确性方面均明显地优于交互式多模型粒子滤波算法和多模型粒子滤波算法．     

量测提升卡尔曼滤波

滤波器设计是系统辨识和状态估计的重要基础.卡尔曼滤波通过状态预测和量测更新的实现框架,在最小方差准则下实现对目标状态的最优估计,但在单传感器量测环境中其滤波精度易受量测噪声随机性的影响.本文提出一种基于量测提升策略的卡尔曼滤波算法实现框架,新方法依据当前时刻量测和量测噪声先验统计信息构建虚拟量测,并通过对虚拟量测采样以及融合提升系统量测信息可靠性,进而改善状态估计精度.同时,针对算法在工程应用中实时性、准确性以及鲁棒性等需求,设计了分布式加权融合和集中式一致性融合的两种实现结构.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性.     

一种改进的多普勒雷达跟踪算法

多普勒雷达能够获得目标位置量测的同时,还能获得多普勒量测,即目标径向速度.为解决多普勒雷达量测处理算法过程复杂、计算量大的问题,本文提出一种用不敏卡尔曼滤波处理多普勒量测的改进方法对多普勒雷达量测直接在混合坐标系下进行非线性滤波,实现过程简单,计算量小.仿真结果表明该算法能够达到序贯扩展卡尔曼滤波和序贯不敏卡尔曼滤波算法的状态估计精度,并且明显改善估计的一致性.     

将粒子残差一致性度量的滤波算法用于纯方位被动跟踪

在低信扰比条件下的纯方位被动跟踪中,针对量测似然度评估粒子权重的方式对于滤波结果的不利影响,提出了一种基于粒子残差一致性度量的粒子滤波算法.首先,利用粒子残差实现采样粒子由状态空间到量测空间的映射变换;在此基础上,通过置信度距离和置信度矩阵的构建及求解,完成对于粒子权重的合理度量.新的粒子权重评估方法实现了对于最新量测信息及粒子间蕴含冗余和互补信息的充分提取和利用,使得粒子权重度量结果更加稳定和可靠.最后,仿真实验验证了算法的有效性.     

容积卡尔曼一致滤波

针对卡尔曼一致滤波的应用受限于被估计系统需 满足线性条件的问题,通过容积卡尔曼滤波(CKF)和一致性策 略的动态结合,提出一种容积卡尔曼一致滤波(CKCF)算法。算法采用分布式融合机制, 传感器节点采集可通信相邻 节点的信息,并作为自身节点的量测信息应用于CKF,获取局部状态估计 值。在此基础上,利用一 致性策略实现对整个量测系统中传感器节点局部估计值的优化,进而通过增强传感器节点估 计值一致性实现目标 状态估计精度的提升。相对于标准卡尔曼一致滤波,本文算法将一致性策略推广到非线性系 统估计领域。理论分析 与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。     

实时Marginalized粒子滤波算法研究

研究了蒙特卡罗粒子滤波技术，讨论了高维状态空间中的目标状态估计问题。针对粒子滤波算法的计算复杂度问题，提出了一种基于改进型快速高斯变换（IFGT）的Marginalized粒子滤波算法。仿真实验结果表明，该算法可以有效降低计算复杂度，并能保证粒子滤波的其它性能。     

非线性非高斯模型的改进粒子滤波算法

针对被动定位跟踪系统非线性强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,给出了一种用于纯方位目标跟踪的改进粒子滤波算法。该算法首先用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度;其次针对随机噪声对粒子权值准确性的影响,给出了改进的变权平均似然函数。根据χ2检验,对每个粒子权值的更新,采取由多次观测值计算粒子似然函数并对其求变权平均和单一观测值求似然函数相结合的方式进行,既减小随机观测噪声对权值的影响也提高了算法实时性;最后利用基于退火机制的Aitken加速EM算法（A-DAEM）取代传统粒子滤波的再采样过程,克服了EM算法容易陷入局部最值的缺点,改善了粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明该算法与变权平均似然函数粒子滤波（PF-ALDP）和基于EM的高斯混合粒子滤波(EM-GMPF)相比,具有高精度估计能力和较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。      

基于DSP的改进粒子滤波算法研究

介绍了粒子滤波基本原理,针对粒子滤波计算量大和难以用硬件实现等缺点对粒子滤波算法进行了改进,使其平均计算周期缩短为原来的90%,应用DSP实现了粒子滤波算法。改进粒子滤波算法主要优化了原粒子滤波算法中权值计算、重采样和输出步骤,使其计算速度和滤波精度有所提高。这种改进粒子滤波算法在DSP系统中进行仿真,结果证明它具有速度快,精度高的优点。     

Improved SMC cardinality-balanced multi-Bernoulli forwardbackward smoothing track-before-detect algorithm

For the tracking problem of multiple maneuvering targets in radar observation,the sequential Monte-Carlo cardinality-balanced multi-Bernoulli track-before-detect (SMC-CBMeMBer-TBD) algorithm is inaccurate in the estimation of the number of targets and the precision of state estimation.An improved algorithm based on SMC-CBMeMBer forward backward smoothing track-before-detect algorithm was proposed.In the algorithm,the multi target particle swarm optimization (MOPSO) was added between the process of prediction and update,and the fitness function was set up based on the observation value to make the particle set move to the position of the larger posterior probability density distribution,and solve the particle poverty in the heavy sampling process.In the update step,the algorithm was used.Then the smoothing recursive method was added,and the arithmetic operation time was prolonged,but the number and the state estimation precision were improved.The simulation results show that compared with the CBMeMBer-TBD method,the proposed algorithm improves the accuracy of the estimation of the number of maneuvering targets and the accuracy of the target state estimation.     

一种改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法

在非线性非高斯状态空间下，粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法，它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等。本文根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性，将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题，给出了一种改进的粒子滤波算法，并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进。利用Matlab进行了仿真实验，与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较，结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法。     

一种卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的非线性滤波算法

提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下状态变量估计误差的克拉美劳下界.通过计算复杂度分析及仿真实验验证,表明新方法与标准粒子滤波算法复杂度相当,但参数估计精度要高于标准粒子滤波以及扩展卡尔曼滤波算法,估计误差甚至要低于系统模型的克拉美劳下界.     

粒子滤波算法在远程打击系统中的应用

为了适应现代战争的需要,提高远程打击系统的精确打击能力至关重要.将粒子滤波与EM算法等其他算法相结合,从给定的数据中,提取状态信息的最优估计值,对于提高远程打击系统的精确性、快速性和实时性有非常重要的现实意义和理论意义.首先给出了粒子滤波算法的原理和仿真应用,然后分析了粒子滤波在目标状态信息的估计、信号检测、目标识别跟...     

扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法

传统单一线性或非线性滤波方法往往难以获得最优线性/非线性混合动态系统状态估计,针对这一问题,结合卡尔曼滤波（KF）方法可获得线性状态估计最优解、计算量小等优势,提出了一种基于KF和扩展容积卡尔曼滤波（A-CKF）的组合滤波方法。该方法将系统状态分解为线性状态与非线性状态两部分,分别采用KF和简化两次扩展容积卡尔曼滤波（STA-CKF）方法进行系统状态估计。机动目标跟踪和捷联惯性导航系统非线性对准仿真结果表明,相比于Rao-Blackwellized粒子滤波方法,新方法在保证滤波精度的前提下,使得计算成本有效降低;相比于STA-CKF方法,新方法在滤波精度和滤波实时性方面均得到明显提高。     

基于PHD的粒子滤波检测前跟踪改进算法

针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法（PHD-TBD）存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA-Ⅱ的多目标粒子群优化算法,结合量测信息将预测完成的粒子集的分布进行优化,将所有粒子转移到后验概率密度较大的区域,进而改善了多目标位置估计的性能;然后使用基于密度聚类的DBSCAN算法对粒子聚类,提取目标状态。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,PSO-PHD-TBD在多目标数目估计情况与PHD-TBD算法一致,而位置估计精度明显优于PHD-TBD算法。