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萤火虫算法智能优化粒子滤波 总被引:18,自引:1,他引:17
针对粒子滤波(Particle filter, PF)重采样导致的粒子贫化以及需要大量粒子才能进行状态估计的问题,本文结合粒子滤波的运行机制,对萤火虫算法的寻优方式进行修正,设计了新的萤火虫位置更新公式和荧光亮度计算公式,并在此基础上提出了萤火虫算法智能优化粒子滤波.该方法引入了萤火虫群体的优胜劣汰机制以及萤火虫个体的吸引和移动的行为,使粒子群智能地向高似然区域移动,提高了粒子群的整体质量.实验表明该方法提高了粒子滤波的预测精度,同时大大降低了状态值预测所需的粒子数量. 相似文献
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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. 相似文献
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为了解决粒子滤波在粒子数量较少时估计精度不高的问题,提出了一种基于Metropolis-Hastings(MH)变异的粒子群优化粒子滤波算法。该算法将Metropolis-Hastings(MH)移动作为粒子群优化的变异算子,通过将MH变异规则与粒子群的速度-位置搜索过程相结合,使得重采样后的粒子群更接近真实的后验概率密度分布,有效解决了一般的变异粒子群算法容易发散的问题,加快了粒子滤波在序贯估计过程中的收敛速度,提高了其估计精度。仿真试验证明,基于MH变异的粒子群优化粒子滤波算法可以有效地克服粒子贫化现象,改善对非线性系统的跟踪估计效果。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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针对粒子滤波算法中粒子退化现象及重采样所带来的粒子贫化问题,提出一种基于人工鱼群的无轨迹粒子滤波算法。采用无轨迹变换选取优化的重要性密度函数,将人工鱼群的智能思想引入到粒子滤波中代替重采样过程,通过觅食、聚群和追尾行为找到全局最优位置,驱动粒子向最优点靠近,从而增加粒子多样性。仿真结果表明,与传统的无轨迹粒子滤波和常规粒子滤波相比,该算法在估计精度上有显著的提高。 相似文献
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探索选矿厂的磨矿- 分级过程的工作机理。并重点探讨旋流器组的粒度分级原理及粒度控制技术的实施方法。把旋流器组作为1 个集工艺操作、过程检测控制及机电设备启停为一体的综合自动化控制系统。提出集散系统为基础的旋流器组控制系统的设计原理及系统构成。 相似文献
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《计算机科学与探索》2016,(5):742-750
针对标准粒子群优化算法存在收敛速度慢和难以跳出局部最优等问题,提出了一种基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法。给出了粒子紧凑度和调度处理的概念和方法,通过动态评价粒子群中各粒子间的紧凑程度,从而确定调度的粒子,进而对其进行调度处理,避免粒子陷入局部最优。对11个常见的标准函数进行测试,并与标准粒子群算法和其他改进算法进行对比,实验结果表明,基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。 相似文献
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Sobel J.S. Forsberg A.S. Laidlaw D.H. Zeleznik R.C. Keefe D.F. Pivkin I. Karniadakis G.E. Richardson P. Swartz S. 《Computer Graphics and Applications, IEEE》2004,24(2):76-85
Particle Flurries is an interactive approach to 3D flow visualization. The approach produces a "synoptic visualization" and is used to examine both internal and external flows. Synoptic visualizations give viewers a synopsis of all flow features simultaneously. Good examples of 2D synoptic visualizations are weather maps from both TV news reports and online Web pages. The human visual system is adept at finding patterns within larger contexts, and we hypothesize that synoptic visualization methods will help users find unexpected features more quickly and thus speed the understanding of complex 3D time-varying flows. Particle Flurries (PF) is our effort toward a synoptic visualization of complex pulsatile 3D flow. 相似文献
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针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优、收敛速度过慢、精度低等问题,提出一种新的变异策略,对全局最优粒子进行逐维的重心反向学习变异.逐维变异降低了维间干扰,通过更新全局最优位置引领粒子向更好的位置飞行,同时加强了种群的多样性.仿真实验与基于柯西变异的混合粒子群算法(HPSO)及重心反向粒子群优化算法(COPSO)在9个标准测试函数上进行了对比.实验表明逐维重心反向变异算法(DCOPSO)具有较高的收敛速度及精度. 相似文献
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传统的Gmapping算法在RPPF-SLAM的基础上改进了提议分布与重采样策略,提升了算法性能。但是Gmapping在频繁地进行粒子迭代过程中会出现粒子退化现象,导致正确的粒子被丢弃或者粒子的多样性下降,直接影响到建图效果。针对上述问题提出了一种融合改进粒子群最优化算法的粒子滤波SLAM算法,采用PSO算法对采样后的粒子群进行更新,并且对不同权重大小的粒子进行粒子分层,依据分层结果优化重采样策略,保证粒子在高似然区域的占比同时也改善了粒子的多样性。在MATLAB上对改进粒子群优化算法进行仿真实验,结合搭载ROS系统的移动机器人实现真实环境的定位与建图。实验结果表明改进后的算法有着更高精度的定位与更精确的建图效果。 相似文献
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粒子数目、采样频率显著影响粒子滤波器性能及其复杂度。文章提出了一种用于跟踪系统的可在线调整采样周期和粒子数目的自适应粒子滤波器。仿真结果验证了一般情况下,该方法可在保证一定估计精度的同时有效减少系统负荷,并对目标机动有良好的自适应能力。 相似文献