基于遗传算法和神经网络的改进粒子滤波的GPS定位数据处理算法

针对GPS接收机观测噪声分布的特点和粒子滤波存在的粒子退化问题,提出基于遗传算法和神经网络的重要性权值调整粒子滤波算法。将遗传算法全局寻优的收敛性与BP神经网络局部寻优的快速性结合,改善粒子的分布。将改进粒子滤波应用于GPS定位精度改善,与神经网络辅助的粒子滤波进行比较,对比两者的有效粒子数目和训练误差。实测GPS数据处理验证表明,该算法增加了有效粒子数目,有效抑制了粒子退化,在改善GPS定位精度上取得了良好的效果。     

基于量子遗传粒子滤波的WSN目标跟踪算法

粒子滤波器是解决非线性非高斯运动跟踪的一种有效方法,很适合于无线传感器网络的目标跟踪.但是粒子滤波算法存在严重的退化现象.常规的重采样方法虽可解决退化问题,但容易导致粒子耗尽.本文针对此问题,将量子遗传算法引入粒子滤波,提出了基于量子遗传粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法.通过量子遗传算法的编码方式增加粒子集的多样性...     

基于粒子滤波的室内机器人定位加速收敛算法

针对现有粒子滤波算法的缺陷,设计了一种改进的粒子滤波算法。该算法通过改善重采样环节,采用随机移动粒子并向目标区域聚集的方案来解决现有算法的粒子退化问题和粒子多样性丢失问题。在正常行走时,它能够通过粒子加速聚集来实现较快的定位收敛。在面临“机器人劫持”问题时,通过粒子群反向扩散的方式来实现机器人的重定位,表现出了很好的鲁棒性和收敛速度。该算法经过仿真和实验测试,结果与预期相符。     

基于粒子滤波的RFID室内节点定位跟踪研究

为了解决复杂室内环境下的RFID动态节点定位跟踪问题,文中建立了动态节点的运动模型和信号测量模型。仿真采用基于信号RSSI定位方法,结合运用等边三角形定位算法。由于室内射频信号具有较高的噪声污染,因此首先对采集的信号运用粒子滤波技术进行滤波处理,然后运用高斯粒子滤波算法对室内移动的RFID进行了定位跟踪预测。仿真结果表明该算法可以有效地对室内动态节点进行定位跟踪,精度较高,稳定性好,结果进一步说明高斯粒子滤波能有效地抑制室内射频噪声。     

一种基于自适应进化粒子滤波的移动机器人定位方法

提出了一种用于移动机器人定位的自适应进化粒子滤波算法.该算法利用遗传算法中的选择、交叉和变异操作改善样本的多样性,并且引入自适应调整控制参数.另外采用自适应重采样方法,只在需要时才进行重采样,减少重采样的次数.理论分析和仿真实验证明该算法能有效地提高定位精度.     

基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法

为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF(Extended Kalman Filter)滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF(Unscented Kalman Filter)以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer-Rao下界。     

粒子滤波算法研究

本文介绍了几种粒子滤波算法,然后详细的介绍了各算法存在的主要问题,以及各种改进算法的优势。最后给出了粒子滤波在研究领域中的一些应用。最后通过介绍几种算法对全文做出了总结。     

基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法

为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF（Extended Kalman Filter）滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF（Unscented Kalman Filter）以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer—Rao下界。     

基于改进粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测算法

针对基本粒子滤波重采样过程中粒子权值退化和多样性丧失的问题,将遗传算法引入基于神经网络的权值调整粒子滤波算法中,结合了遗传算法全局寻优的收敛性与神经网络局部寻优的快速性优点。将提出的算法与对数似然比方法结合用于GPS接收机自主完好性监测,通过建立一致性检验统计量实现对故障卫星的检测与隔离。通过采集实测数据进行验证,结果表明:该算法可以成功检测和隔离故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的接收机自主完好性监测,验证了该算法应用于GPS接收机自主完好性监测的可行性和有效性。     

基于粒子滤波的单站无源定位跟踪新算法研究

针对单站无源定位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度、慢容易发散的问题,提出了一种新的跟踪滤波算法P-EKF。该方法采用粒子滤波的思想对目标实现初始的捕捉,然后通过扩展卡尔曼滤波方法对目标进行跟踪保持,提高了目标跟踪收敛速度和跟踪精度,而对计算资源的消耗有限。缩比仿真实验证明了该方法的可行性和有效性,具有较高的应用价值。     

An optimal GPS data processing technique for precise positioning

A mathematical formula for optimally combining dual-frequency Global Positioning System (GPS) pseudorange and carrier phase data streams into a single data stream is derived in closed form. The data combination reduces the data volume and computing time in the filtering process for parameter estimation by a factor of four while preserving the full data strength for precise positioning. The resulting single data stream is that of carrier phase measurements with both data noise and bias uncertainty strictly defined. With this mathematical formula the single stream of optimally combined GPS measurements can be efficiently formed by simple numerical calculations. Carrier phase ambiguity resolution, when feasible, is strengthened due to the preserved full data strength with the optimally combined data and the resulting longer wavelength for the ambiguity to be resolved     

基于VC++的GPS数据压缩处理研究

为了解决GPS应用中因定位数据量大而存储器资源及传输带宽有限的问题,提出了一种基于VC++实现的GPS数据压缩处理算法。该算法在GPS数据预处理的基础上将数据进一步压缩,压缩比可以达到80%。首先介绍了遵循NMEA0183协议的GPS数据格式,然后通过实例详细介绍GPS数据的处理。     

基于融合算法的GPS/UWB/MARG协同定位系统研究

为了弥补在不同场景下切换时目标丢失的盲区,提出GPS/UWB/MARG的协同定位系统,实现城区建筑间混合场景下的无缝定位。在混合场景下采用一种加权融合算法实现GPS和UWB协同定位,MARG用以辅助提高GPS定位精度,先对单一子系统进行数据优化和性能分析后,以加权融合的方式处理GPS/MARG数据和UWB数据,自主判断在不同定位环境下的数据输出的最优定位信息。结果表明,协同定位系统在混合场景下平均定位精度相比于GPS/MARG系统提高了64%,定位精度更高同时拓展了单一定位系统的应用场景。     

一种新的基于GPS照射源的天基雷达信号处理算法

天基雷达(Space Based Radar-SBR)由于本身所具有的覆盖面积广、抗隐身和抗摧毁性等优点而得到越来越多的研究.通过分析基于GPS照射源的天基雷达,提出了一种基于对Gold码进行合理划分的对空中目标进行探测的信号处理算法,该算法具有实时处理的优点.     

基于位编码的联机分析处理及数据挖掘算法

联机分析处理系统（OLAP）中的查询问题或决策支持系统中的查询非常复杂,如何处理大维度的海量数据是一个挑战。提出了一种用于OLAP多维数据库及相关数据挖掘的并行体系结构;提出了一种改进的适用于完整或部分数据立方体的并行计算调度优化方法;实现了一个大尺度的多维数据库引擎,适用于在多维度、海量数据的OLAP或SSDB中进行维度分析。     

基于优化遗传重采样的辅助粒子滤波检测前跟踪方法

针对由于粒子匮乏辅助粒子滤波检测前跟踪(APF-TBD)无法获得较好的检测和跟踪性能的问题,提出了一种基于优化遗传重采样的辅助粒子滤波检测前跟踪(OGRAPF-TBD)方法.在APF-TBD的重采样中应用优化后的遗传重采样算法,在重采样中根据权重选择优质粒子,通过排序分组交叉和变异操作得到新粒子.该方法不仅能保留APF...     

基于模糊贴近的网络故障数据快速定位方法实现

传统的网络故障数据定位方法大都基于固定指标分析告警信息,实现故障信号的定位,一旦指标数量过高则容易出现故障信号定位误差过高的问题。提出一种基于模糊贴近算法的网络故障数据快速定位方法,该方法包括塑造针对网络业务的网络故障数据告警关联性分析模型、采集网络故障数据模糊告警贴近指标,以及实现基于贴近指标推理的网络故障数据定位3个模块。系统将当前的网络事实告警项进行模糊化处理转换成模糊告警,由模糊匹配在贴近指标库中发现与之匹配的全部贴近指标,并采集匹配度最高的贴近指标当成推理触发指标。从该指标中提取故障数据模糊告警关联信息,通过模糊合成策略,推理出网络故障数据的模糊告警结论。实验结果表明,所提方法对网络故障数据进行定位具有较高的定位精度,并且消耗能量较低。     

基于大数据处理技术的深度学习算法的图像处理优化技术研究

文章通过对人工神经网络算法技术、粒子群算法技术、图像匹配算法进行深入的剖析,对算法的理论原理进行简析,对算法的特点进行分析,对算法在图像处理优化技术中的应用进行解析,诠释图像处理优化技术解决的图像处理中遇到的问题和难题。借助算法来优化处理大数据存在的弊端和难点,进而达到优化图像处理优化技术的目的,使得图像处理过程更加高效、传输便捷、应用方便,给人以视觉上的最真实的实景享受。     

基于极坐标格式算法的地基雷达数据处理方法

近年来,地基合成孔径雷达（Ground-based synthetic aperture radar,GBSAR)被广泛应用于地表形变监测和大型建筑物形变监测。极坐标格式算法（Polar Format Algorithm,PFA）是一种典型的聚束SAR高分辨率成像算法,本文针对地基SAR应用于特定监测目标场景这种应用背景,将极坐标格式算法应用于其中,提出了一种基于极坐标格式算法的地基雷达数据处理方法,建立了地基雷达的成像几何,从信号的相位历程这一角度分析了该方法的基本原理,引进多项补偿因子并提高了方位向的分辨率,最后通过仿真数据和实测数据验证了该理论方法的正确性和可行性。