共查询到19条相似文献,搜索用时 53 毫秒
1.
粒子滤波是基于递推的蒙特卡罗模拟方法的总称,可用于任意非线性,非高斯随机系统的状态估计.为了减轻退化现象,引入重采样过程,但重采样过程算法复杂,计算量大,不利于硬件实现,并且会削弱粒子的多样性,从而导致滤波性能下降.提出了一种将局部重采样和优化组合算法结合的重采样算法.将粒子按权值大小分类,小权值的粒子抛弃,大权值的粒... 相似文献
2.
3.
在非线性、非高斯系统的状态估计研究中,最常用的是EKF和UKF两种方法,但是这两种方法还局限于高斯分布的情况。在之后的研究中出现了不受非线性、非高斯分布问题限制的粒子滤波算法。这种算法的主要问题是粒子退化问题,常规的再采样方法虽然可以解决退化问题,但是容易导致粒子耗尽。针对这种问题,本文提出用辅助变量粒子滤波算法,对标准粒子滤波算法步骤中的再采样部分进行改进,最后对算法进行性能仿真及分析。仿真结果表明,改进的粒子滤波算法性能良好。 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
针对红外图像消噪的特性,提出粒子重采样滤波算法。首先通过Chapman-Kolmogorov方程对粒子群系统空间状态的概率密度函数预测状态;然后重采样去除小权值粒子,保留复制权值较大的粒子,且大权值粒子多次采样;接着有效粒子数阈值防止粒子退化,划分粒子权值为大、中、小三类,中权值粒子保留,大、小权值粒子合并产生新粒子,通过Thompson-Taylor算法随机挑选新粒子重采样;最后消噪模型采用两种噪声迭加成的混合双模噪声模型,给出了算法流程。仿真结果表明,本文算法在有效保留图像重要信息的同时对噪声的抑制效果更为理想。 相似文献
9.
使用粒子滤波进行目标跟踪时,是用状态转移概率作为重要性函数,由于没有利用最新的观测信息,使得滤波效果不够理想.针对粒子滤波算法的这一缺陷, 提出了一种改进粒子滤波算法,该算法利用平方根无迹变换获得重要性函数,解决了粒子滤波算法以状态转移概率作为重要性函数的不足,同时保证了滤波过程中的稳定性.理论分析与仿真实例结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性. 相似文献
10.
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... 相似文献
11.
12.
13.
In order to solve particle degeneracy phenomenon and simultaneously avoid sample impoverishment,this paper proposed an improved particle filter based on fine resampling algorithm for general case,calle... 相似文献
14.
采用粒子滤波的先跟踪后检测算法 总被引:1,自引:1,他引:1
先跟踪后检测(TBD)算法能够有效解决低信噪比条件下弱小目标的检测与跟踪问题.与传统的先检测后跟踪方法相比,它的优点在于可完整传感器数据,随时间累积起来能获得更好的检测与跟踪性能,特别是检测与跟踪弱小目标.同时与传统的跟踪算法相比,先跟踪后检测算法提供给跟踪器的信息更多,适合于跟踪低信噪比的弱小目标.探讨了先跟踪后检测问题的两个方面:滤波和检测.为了检测目标的出现与消失,在状态向量中增加一个二元变量对应目标存在.对于非线性、非高斯的跟踪问题,使用粒子滤波器跟踪弱小目标,基于粒子滤波器的权值实现最优检测器.给出粒子滤波器的TBD算法的理论推导以及数值计算过程.仿真实验表明:基于粒子滤波器的TBD算法能够检测与跟踪低信噪比的目标. 相似文献
15.
16.
由于新用户和新项目的不断加入,传统的协同过滤推荐算法存在冷启动问题。针对该问题,提出了一种改进相似度计算方法的协同过滤推荐算法。首先根据项目的属性特征,计算项目的属性相似性,然后根据项目的用户评分,计算项目的得分相似性,按一定的权重比例将两种相似性组合起来作为最终的项目相似性。最后,根据项目相似性计算目标项目的邻居项目集,根据邻居项目集预测目标项目的用户评分。实验结果表明,新算法能提高推荐精度,并能在一定程度上解决冷启动问题。 相似文献
17.
图像通信由于成像设备自身特点和通信过程中的光-电转换机制,一般含有椒盐-高斯干扰信号,信号交叉影响会导致单一的滤波方法效果不佳甚至失去作用。为了同时有效抑制两种干扰信号,提出了一种适用于椒盐-高斯干扰信号的自适应滤波改进算法。该算法首先通过干扰信号噪声点辨识与滤波窗口自适应扩展,计算信号噪声辨识过程中各扩展窗口归一化系数和一次加权联合滤波中间输出,然后利用多层级窗口中间输出值进行二次加权优化滤波,减少干扰信号噪声点对联合滤波输出的影响,最后针对计算量大的问题,在中值滤波过程中提出均值分割方法,提高滤波算法实时性。实验结果表明,该方法能有效抑制椒盐-高斯干扰信号噪声,算法实时性较好,优于多种传统及其演进滤波算法。 相似文献
18.
19.
传统粒子滤波(PF)直接采用状态转移先验分布作为重要性密度函数来近似后验概率密度函数,使得后验概率密度函数未包含量测信息。针对此问题,提出了一种改进高阶容积粒子滤波(CPF)的系统状态估计算法。算法采用七阶正交容积卡尔曼滤波(7th-CQKF)对PF的粒子进行传递,使得先验分布更新阶段融入最新量测信息;通过7th-CQKF设计重要性密度函数,提高对状态后验概率密度的逼近程度;通过反比例函数计算粒子权重,突出大噪声粒子与小噪声粒子权重差别,提高粒子有效性。仿真结果表明,改进高阶容积粒子滤波的估计精度高于容积粒子滤波(CPF)。 相似文献