基于目标跟踪的粒子群粒子滤波算法研究

针对粒子滤波方法在重采样阶段容易造成样本有效性和多样性的损失,导致了样本贫化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法.算法将粒子群优化思想引入粒子滤波中,在粒子采样过程前先利用粒子群算法进行优化.粒子群算法将最新观测值融合到粒子进化公式中,大部分粒子经过粒子群优化后,朝着后验概率分布比较密集的区域运动,聚集在最优粒子附近,使粒子的权值被提高,避免了在重新采样过程中被舍弃,进而缓解了样本被贫化问题.目标跟踪系统中的位置估计由于物体运动具有突然性,很难准确估计.采用非线性目标跟踪模型和分时恒定值模型分别研究改进粒子滤波算法对误差均方值的影响.仿真结果表明改进算法与常规粒子滤波算法和扩展卡曼滤波算法相比,更加有效地降低变量的误差均方值,从而提高了滤波性能.     

微分进化粒子滤波

针对传统粒子滤波重采样算法带来的样本贫化问题,提出了一种利用微分进化算法进行重采样的粒子滤波改进方法,新方法通过引入交叉变异操作,保持了粒子的多样性并抑制了粒子退化现象,提高了目标状态的估计与跟踪能力。仿真结果表明,相对于普通粒子滤波,新算法的估计精度提高了一倍,使用较少的粒子数即可完成跟踪任务。     

基于权值优选的改进二阶中心差分粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法难以解决的粒子退化问题和样本贫化现象，提出了基于权值优选的改进二阶中心差分粒子滤波算法。该算法主要从以下两方面进行改进：首先采用二阶中心差分滤波方法通过协方差矩阵的平方根来产生重要性密度函数，从而解决粒子退化问题；然后通过重采样方法的利用权值优选的思想来增加粒子集的多样性，有效避免了样本贫化的现象。仿真结果表明：该算法状态估计结果更加接近目标真实的状态估计，平均均方根误差也更低，跟踪效果更佳，同时保持了较高的运算效率。     

基于粒子滤波与线性自回归的故障预测算法

粒子退化是粒子滤波在故障预测应用中存在的主要问题.针对粒子滤波算法样本贫化问题,提出一种基于粒子滤波与线性自回归的故障预测算法.在算法的状态估计阶段,使用混合状态系统模型和粒子滤波算法对系统状态的概率密度函数进行估计,并实时给出故障发生概率;在算法的状态预测阶段,采用线性自回归模型对故障征兆随时间的演化情况进行估计及修正,同时给出剩余使用寿命的概率密度函数.故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性.     

一种基于改进重采样的粒子滤波算法

针对传统粒子滤波算法中存在的样本贫化问题,提出一种基于改进重采样的粒子滤波算法。为了验证算法的有效性,对机动目标跟踪和分时恒值估计两类问题进行了仿真。结果表明,所提出的算法能够解决样本贫化问题,且具有较小的估计误差和较短的运算耗时。     

基于人工鱼群优化的扩展卡尔曼粒子滤波算法

针对扩展卡尔曼粒子滤波算法中由于粒子退化和贫化而导致的滤波精度降低问题,提出了一种人工鱼群优化的扩展卡尔曼粒子滤波算法.通过人工鱼群优化算法中的觅食和聚群行为,对采样过程进行优化,使得粒子不断地朝高似然域移动来寻找最优位置,从而改善样本分布,加速样本集的收敛,缓解了退化现象;然后对重采样过程进行优化,以提升样本的多样性,从而克服了粒子样本贫化问题.实验结果表明,改进后算法提高了对系统状态的预估精度,更适合在对精度要求高的系统中进行滤波计算.     

基于混沌的萤火虫改进粒子滤波算法研究

针对常规的粒子滤波算法存在粒子权值退化和采样粒子贫化以及需要大量粒子才能进行比较准确的状态估计的问题,提出了一种基于混沌的萤火虫改进粒子滤波算法.利用混沌系统所具有的遍历性和随机性初始化粒子群,使得初始粒子分布更加均匀,同时向常规粒子滤波算法中引进萤火虫算法的寻优机制,使得粒子能够向高似然区域运动,提高了滤波精度,并对部分权值优秀粒子进行混沌细搜索,对部分权值低的粒子进行再生,提高了种群多样性.实验表明:该方法尤其是在粒子种群数量较小的情况下,较常规粒子滤波精度更高,并有效地改善了权值退化和样本贫化问题.     

基于方差缩减技术的一种自适应粒子滤波器设计

退化现象是粒子滤波(PF)在非线性状态估计应用中存在的主要问题, 重采样过程一定程度上解决了粒子退化现象, 但同时带来了退化现象所导致的样本贫化问题. 本文将方差缩减技术用于PF之中, 通过给所有粒子权重赋予一个指数衰减因子来解决粒子退化现象, 该衰减因子可以根据有效粒子数进行自适应、迭代的选取, 随后通过一个定理来证明了该方法的有效性, 并基于此提出了一种自适应粒子滤波(APF)算法, 给出了算法的具体步骤, 同时对参数选取的原则和算法的局限性进行了详细的讨论. 最后, 通过一个数值例子说明了本文所提出的APF算法在计算负荷不大的条件下较采样-重要性-重采样粒子滤波(PF-SIR)、遗传粒子滤波(GPF)、粒子群优化粒子滤波(PSOPF)具有更高的估计精度.     

强跟踪粒子滤波算法及其在故障预报中的应用

粒子退化和对突变状态的跟踪能力差是粒子滤波在故障预报应用中存在的主要问题. 再采样粒子滤波虽可缓解粒子退化, 但易导致样本贫化; 扩展粒子滤波也可在一定程度上解决退化问题, 但难以跟踪突变状态. 本文提出了强跟踪粒子滤波算法, 将强跟踪滤波引入粒子滤波更新粒子, 产生重要性密度, 缓解粒子退化和样本贫化问题, 提高跟踪突变状态的能力. 仿真结果显示该算法可行并能及时准确地预报系统故障.     

基于DE蝙蝠算法优化粒子滤波的目标跟踪

在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化问题,导致滤波精度不稳定.针对这种问题,本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒子表征为蝙蝠个体,蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率,伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索,并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索,从而提高粒子整体的质量和合理的分布;引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力.为了验证本文算法的优化性能,将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法.     

Intelligent video target tracking using an evolutionary particle filter based upon improved cuckoo search

The aim of this paper is to propose an evolutionary particle filter based upon improved cuckoo search algorithm which will overcome the sample impoverishment problem of generic particle filter. In our proposed method, improved cuckoo search (ICS) algorithm is embedded into particle filter (PF) framework. Improved cuckoo search algorithm uses levy flight for generating new particles in the solution and introduced randomness in samples by abandoning a fraction of these particles. The second important contribution in this article is introduction of new way for tackling scaling and rotational error in object tracking. Performance of proposed improved cuckoo particle filter is investigated and evaluated on synthetic and standard video sequences and compared with the generic particle filter and particle swarm optimization based particle filter. We show that object tracking using improved cuckoo particle filter provides more reliable and efficient tracking results than generic particle filter and PSO-particle filter. The proposed technique works for real time video objects tracking.     

一种多样性引导的进化粒子滤波

粒子滤波(PF)算法存在的主要问题是粒子退化现象,利用重抽样过程可以有效减轻退化现象,但带来了采样枯竭问题,导致滤波精度下降.本文提出一种多样性引导的进化粒子滤波(DEPF),把粒子群优化(PSO)算法引入到传统PF中,通过PSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子的表示更加接近真实后验.并在PSO的搜索寻优过程中使用多样性引导机制来保证所得粒子集的多样性,以提高PF的精度.仿真实验结果表明了该算法的有效性.     

人工免疫粒子滤波算法的研究

退化现象是应用粒子滤波算法的一个主要障碍,常规的再采样方法虽然可解决退化问题,但容易产生粒子耗尽现象.针对上述问题,将人工免疫算法引入粒子滤波,提出了人工免疫粒子滤波算法.通过人工免疫算法寻找较好的粒子用于估计,以增加粒子集的多样性,从而缓解了粒子滤波的退化现象并解决了粒子耗尽问题.仿真结果表明该算法是可行的.     

基于权值选择的粒子滤波算法研究

退化现象是粒子滤波算法应用中的一个主要问题,常规的再采样方法虽可解决退化问题,但容易导致粒子耗尽.对此,提出一种基于权值选择的粒子滤波算法.按照粒子权值的大小选择较好的粒子用于滤波,以增加样本的多样性,从而缓解粒子滤波的退化问题.仿真结果表明,所提出的算法是可行的.     

增强粒子滤波船舶组合导航算法

针对粒子滤波作为非线性/非高斯估计方法存在的粒子退化和贫化的问题,提出了一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)和马尔可夫蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的增强粒子滤波算法。首先,使用EnKF分析代替先验密度对PF的建议密度进行定义,从而降低粒子退化的风险;其次,当发生粒子退化时,通过MCMC方法进行重采样,以增加粒子的多样性,从而降低了粒子贫化的可能性,提高滤波器的精度;最后,将提出的方法应用到GPS PPP/INS组合导航系统中,实验结果均表明,增强粒子滤波算法能提高估计精度,其性能优于标准粒子滤波。     

离散动态贝叶斯网络的进化粒子滤波推理算法

粒子滤波(PF)是动态贝叶斯网络(DBN)的一种近似推理算法,虽然重抽样过程的引入能有效减轻PF的退化现象,却带来了采样枯竭问题,导致推理精度下降.提出一种进化粒子滤波(EPF)推理算法,把离散粒子群优化(DPSO)技术引入到传统PF中,利用DPSO的迭代寻优能力重新分配粒子,使粒子的表示更加接近真实后验概率密度,以提高PF的推理精度.在离散DBN上的概率推理实验结果表明了EPF算法的有效性.     

基于自适应人工鱼群的粒子滤波算法

针对粒子滤波算法中存在粒子退化及粒子枯竭的问题,本文提出一种自适应的人工鱼群粒子滤波算法,该算法通过把觅食行为和聚群行为引入粒子滤波算法中,并自适应调整人工鱼的移动步长和视野范围,从而增加了粒子的多样性,克服了粒子退化及粒子枯竭问题;驱动粒子向最优位置靠近,克服粒子易陷入局部最优问题,增强了粒子的全局搜索能力。仿真实验表明,本文提出的算法与人工鱼群粒子滤波及标准粒子滤波算法相比,滤波精度有显著的提高。     

自适应不完全重采样粒子滤波器

针对传统重采样算法易引起粒子贫化的问题,提出了自适应不完全重采样粒子滤波 (A particle filter based on adaptive part resampling, APRPF)算法. APRPF以分步的方式仅对部分粒子进行重采样,以递推的方式计算表征 粒子退化程度的度量函数(Measurement of particle degeneracy, MPD),直到满足给定条件.重采样后的粒子由新生粒子 和未参与重采样的粒子组成,前者的存在有助于缓解退化问题,后者可使粒子集保 持一定多样性.实验结果表明,与标准粒子滤波(Sampling importance resampling, SIR)、辅助变量粒子滤波(Auxiliary particle filter, APF)、正则化粒子滤波(Regularized particle filter, RPF) 三种滤波器相比, APRPF的估计精度高;由于平均重采样次数少,计算量也小.     

An evolutionary particle filter with the immune genetic algorithm for intelligent video target tracking

Particle filter algorithm is widely used for target tracking using video sequences, which is of great importance for intelligent surveillance applications. However, there is still much room for improvement, e.g. the so-called “sample impoverishment”. It is brought by re-sampling which aims to avoid particle degradation, and thus becomes the inherent shortcoming of the particle filter. In order to solve the problem of sample impoverishment, increase the number of meaningful particles and ensure the diversity of the particle set, an evolutionary particle filter with the immune genetic algorithm (IGA) for target tracking is proposed by adding IGA in front of the re-sampling process to increase particle diversity. Particles are regarded as the antibodies of the immune system, and the state of target being tracked is regarded as the external invading antigen. With the crossover and mutation process, the immune system produces a large number of new antibodies (particles), and thus the new particles can better approximate the true state by exploiting new areas. Regulatory mechanisms of antibodies, such as promotion and suppression, ensure the diversity of the particle set. In the proposed algorithm, the particle set optimized by IGA can better express the true state of the target, and the number of meaningful particles can be increased significantly. The effectiveness and robustness of the proposed particle filter are verified by target tracking experiments. Simulation results show that the proposed particle filter is better than the standard one in particle diversity and efficiency. The proposed algorithm can easily be extended to multiple objects tracking problems with occlusions.