非线性粒子滤波目标跟踪应用仿真

针对非线性环境中存在的机动目标跟踪问题,对基于贝叶斯估计的粒子滤波器进行研究,为解决混合退火粒子滤波重要密度函数构造的问题,在混合退火粒子滤波的基础上,通过对系统状态和观测粒子方差的研究,提出了非线性环境下动态退火参数粒子滤波的改进算法,在混合退火粒子滤波中引入动态退火参数来构造高效的重要密度函数,提高了混合退火粒子滤波的跟踪精度,应用该滤波方法对机动目标模型进行仿真,并对多种滤波跟踪算法进行性能测试和比较,仿真实验结果表明,在非线性环境下该粒子滤波方法可行有效.     

随机加权粒子滤波

研究粒子滤波方法优化问题,粒子退化是传统粒子滤波存在的致命缺陷.由于粒子退化,导致滤波精度的明显下降.针对粒子退化问题,在研究随机加权估计和粒子滤波算法的基础上,提出了一种新的随机加权粒子滤波算法.算法通过对样本进行随机加权,克服了传统粒子滤波算法中的粒子退化问题,保证了粒子的多样性.仿真结果表明,在小子样条件下,随机加权粒子滤波比经典粒子滤波的精度高.在大样本下二者的性能相同.但随机加权粒子滤波不需要重采样,因而算法简单,计算量小,更适合非线性非高斯系统模型的滤波计算,可为实际应用提供参考.     

利用粒子滤波原理求解非线性方程组

为了提高非线性方程组的求解精度,利用粒子滤波算法对非线性方程组问题进行求解计算。系统地介绍粒子滤波算法的基本原理及其优化算法的实现过程。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,并建立基于粒子滤波算法求解非线性方程组的优化模型。通过仿真实例验证所提方法的有效性。实验结果表明该方法能够准确、有效地解决非线性方程组的求解问题,这也为非线性方程组问题的研究提供一种有效的手段。     

非线性滤波算法在机动目标跟踪中的研究

介绍了3种最基本非线性滤波算法--扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)算法的理论在机动目标跟踪中的应用.通过仿真试验对三者性能进行了分析比较.     

基于改进的粒子滤波非线性约束优化算法

传统的非线性约束优化算法的精度较低,为了克服这一问题,提出了一种基于粒子滤波的新型优化算法。该算法用于解决非线性约束优化问题,并结合粒子滤波器的模型和机制。首先,利用粒子滤波算法的基本原理建立这种优化算法,并给出算法的操作步骤;然后将非线性约束优化问题转换为函数优化问题函数优化问题,并针对非线性约束优化问题,建立粒子滤波优化算法的数学模型。仿真实验结果证明了这种新型算法的正确性,并且表明了相对于传统的优化算法,基于粒子滤波器的优化方法在解决非线性优化问题方面具有更高的效率和速率,并对今后的非线性约束优化问题具有适应性。     

闪烁噪声环境下机动目标跟踪的改进的高斯-厄米特粒子滤波

针对闪烁噪声环境下机动目标跟踪的非线性、非高斯问题,提出了一种改进的高斯-厄米特粒子滤波算法.和传统的高斯-厄米特粒子滤波算法相比,在生成粒子集时,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法采用高斯-厄米特滤波对当前时刻的各个粒子进行估计,将得到的估计值和协方差直接作为粒子滤波算法的粒子集及相应的协方差.仿真结果表明,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法对闪烁噪声环境下的机动目标能够进行有效的跟踪,提高了跟踪精度.     

基于均差滤波与高斯和的非线性非高斯系统滤波算法

针对一类非线性非高斯系统的滤波问题,在分析均差滤波算法和高斯和滤波算法的基础上,提出一种基于均差滤波的高斯和滤波算法,适于处理非线性非高斯系统的滤波问题.对于似然密度位于条件转移概率密度拖尾处的情况,与传统的粒子滤波算法相比,所提算法能提高滤波的精度和实时性.仿真实验验证了新算法的有效性.     

基于二阶插值滤波的粒子滤波改进算法研究

粒子退化等问题严重制约了粒子滤波的工程应用,通过对粒子滤波的分析与总结,提出一种基于二阶插值滤波的粒子滤波改进算法,利用二阶插值滤波器计算出更优的重要性函数,从而有效抑制粒子滤波的退化,降低了计算量,通过对导弹再入时的非线性导航参数估计问题进行实例仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性.     

目标跟踪状态估计排序粒子群算法研究

基于视觉的无人机地面目标跟踪状态估计为非线性滤波问题,针对使用一般粒子滤波算法存在粒子退化和计算量大的缺陷问题,提出了一种基于排序的粒子滤波算法,对粒子依误差大小进行排序并计算粒子权重。仿真试验表明,该方法减轻了粒子贫化的影响,提高了状态估计精度。     

一种用于目标跟踪的改进粒子滤波算法

为解决目标跟踪中粒子滤波算法的估计精度、粒子退化问题,提出一种改进的粒子滤波算法。在粒子滤波的基础上,利用UKF生成粒子滤波的建议分布,以改善滤波效果,在无味粒子滤波的基础上,融合典型的MCMC抽样算法,减少传统算法未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响,增加采样粒子多样化。将该算法应用于具有非线性、非高斯特点的目标跟踪问题中,仿真结果表明,与普通的粒子滤波算法相比,其跟踪精度和滤波效果有较大提高。