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粒子滤波是一种基于贝叶斯原理的序贯Monte-Carlo方法。序贯重要性采样(SIS)算法是粒子滤波的核心算法。粒子滤波算法在处理非线性、非高斯系统的状态估计问题上优于其他滤波方法。本文对粒子滤波算法的基本原理及其在无线通信中的应用进行综述,重点介绍其中的几种典型应用:在盲均衡、衰落信道下的盲检测、多用户检测和衰落信道下的空时解码中的应用,并分别给出了每种应用的状态空间模型、权值更新公式和算法应用过程,并从性能、复杂度和适应性的角度分析了粒子滤波的应用优势。最后展望该算法在无线通信领域应用的发展方向。 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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基于硬件实现的粒子滤波重采样算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子滤波算法用于硬件实现是目前一个新的研究方向,传统的粒子滤波算法计算量大,所需存储空间大,实时性差,所以在硬件实现方面面临着极大的挑战。为使算法更加适合于硬件实现,以粒子滤波中的重采样步骤为研究重点,以典型的序贯重要性重采样滤波算法为例,对典型的几种重采样算法的复杂度、所需存储空间及执行时间上进行分析研究,并在TI DSPTMS320C5402上对采样算法进行仿真,结果表明部分重采样算法(PDR)更适合于硬件实现。 相似文献
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由于基于序贯重要性采样的粒子滤波算法存在着样本退化的问题,因此文章在几种常用的重采样算法的基础上提出了一种改进的重采样算法,通过在初始化阶段对粒子集的优化处理,在重采样阶段使用基于特定权值的改进重采样算法,从而得到了一种改进的粒子滤波算法。最后根据仿真实验表明改进的算法不但在跟踪精度上有所提高,而且对于样本退化和枯竭问题也进行了一定程度的改善,更为重要的是在多机动目标跟踪中也得到了很好的应用。 相似文献
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粒子滤波算法及其应用研究 总被引:6,自引:0,他引:6
粒子滤波是基于序贯Monte Carlo仿真方法的非线性滤波算法,对基本粒子滤波算法的原理实现步骤进行了详细的介绍,进行了仿真试验.试验结果表明,粒子滤波能够很好地对非线性系统进行仿真,其估计精度要优于扩展卡尔曼滤波.由于粒子滤波算法摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约条件,并在一定程度上解决了粒子匮乏问题,近年来该算法在许多领域得到成功应用. 相似文献
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基于粒子Mean Shift迁移的红外人体目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于粒子Mean Shift迁移过程的红外人体跟踪方法.算法通过采样粒子迁移和聚类动态建立目标的状态模型和量测模型.在被跟踪区域随机布撒粒子,以各粒子对应像素的亮度作为特征值进行Mean Shift收敛性分析,使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态;以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行Mean Shift聚类,作为对目标的量测.连续跟踪时,下一帧的采样粒子基于上一帧的量测结果产生.与传统的基于序贯重要性采样的粒子滤波方法相比,算法不需要目标的相似性测度计算,仅用少数粒子即可实现对目标的可靠跟踪. 相似文献
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针对汽轮机的振动信号容易受到较为复杂的随机噪声污染,提出了一种改进粒子滤波的振动信号降噪方法;首先建立采集振动信号的数学模型,将其作为粒子滤波的状态方程;然后利用小波分析提取采集振动信号的背景噪声,将其和状态信号一起作为观测信号,得到观测方程,把降噪问题转化成在状态空间模型下的滤波问题;由于采用序贯重要性采样的粒子滤波存在着样本退化问题,在重采样阶段采用了一种权值排序、优胜劣汰的重采样算法,就是对各粒子的归一化权值从小到大的排列顺序,并根据权值方差大小淘汰粒子,从而得到了改进的粒子滤波算法,在一定程度上解决了标准粒子滤波的退化问题;进而运用改进粒子滤波算法对振动信号进行降噪处理,降噪前信号和降噪后信号分别通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征向量浓缩了汽轮机振动故障的全部信息,对提取的故障特征向量应用诊断识别算法进行故障模式识别;通过对比降噪前信号和降噪后信号的故障诊断识别率,证明了改进粒子滤波在汽轮机故障诊断中的应用效果更佳。 相似文献
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针对低信噪比条件下的机动小目标实时检测与跟踪困难的问题, 提出一种基于混合估计多模粒子滤波的检测前跟踪改进算法. 首先根据前一时刻所采用的模型状态及其转移概率等先验信息实现当前时刻的模型采样; 然后在充分考虑当前量测下实现当前的粒子预测, 采用一种序贯重要性平滑重采样策略, 在不增加计算量的前提下, 改善了粒子多样性衰退的问题; 最后通过新的粒子集完成对模型和状态的合理估计与目标检测. 仿真结果验证了该方法的检测与跟踪性能优于传统的多模粒子滤波方法.
相似文献11.
粒子滤波是一种通过非参数化的Monte Carlo模拟方法实现递推贝叶斯估计的算法。本文对粒子滤波的发展和研究现状进行了阐述,详细介绍和分析了粒子滤波的基本原理、存在的几个关键问题及解决方法,总结归纳出11种主要改进粒子滤波器,同时论述了粒子滤波应用领域。最后对未来发展提出了展望。 相似文献
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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. 相似文献
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针对微机电系统MEMS(Micro-Electro-Mechanical-System)陀螺仪的随机误差,引入了粒子滤波处理MEMS IMU的输出数据.借助于机动目标的Singer模型建立了系统状态方程,论文讨论了粒子滤波算法在MEMS IMU滤波处理的应用,详细描述了算法的推导过程.应用经典卡尔曼滤波和粒子滤波分别处... 相似文献
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提出了一种新颖的无线传感器网络(WSN)辅助的移动机器人同步定位与地图创建(SLAM)方法,
解决了传统SLAM 方法难以解决的求解问题空间维数高和多数据关联困难两大问题.为该WSN 辅助的SLAM
方法建立了模型,并进行了噪声分析;在此基础上,提出一种适用本方法的分布式粒子滤波数据融合算法.着重
分析了粒子初始化、预测、序贯重要性采样和重采样等关键步骤,并通过仿真实验分析验证了该方法的正确性和
高效率.实验结果表明,采用粒子滤波算法,并综合无线传感器网络进行辅助导航,可以极大地降低求解问题空
间维数,解决多数据关联错误问题,可以完全不依赖锚节点完成盲节点高精度定位;同时,还能够有效地提高移
动机器人定位与地图创建精度,特别是在不要求机器人路径闭合的情况下可以有效抑制惯性导航的误差累计. 相似文献
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基于协作过滤的个性化服务技术研究 总被引:2,自引:1,他引:1
随着网络的普及和发展以及网络信息量的日益增加,为广大用户提供个性化服务显得尤为必要.在对个性化服务技术相关知识进行概述的基础上介绍了协作过滤信息推荐技术的基本原理、分类、所面临的困难等,并对国内外研究现状等进行了综述.最后时基于协作过滤的个性化服务技术进一步的研究工作进行了展望. 相似文献
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随着人工智能科学的发展,目标跟踪成为中外学者研究的热点,近年来很多目标跟踪算法相继被提出,其中,经典的卡尔曼滤波算法常被用于目标跟踪领域。然而,在实际情况中,目标跟踪过程常涉及到非线性非高斯问题,由于粒子滤波算法在非线性非高斯系统中有较好的性能,因此将其引入目标跟踪研究领域。针对粒子滤波算法存在的跟踪精度差、实时性不高等问题,近年来国内外学者提出很多改进方法。从特征融合、算法融合和自适应粒子滤波三个方面介绍了相关改进方法的基本思想,展望了粒子滤波算法在目标跟踪领域的发展方向。 相似文献