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本文提出一种适用于非线性系统状态的粒子估计算法--基于Sh相关系数的粒子估计(PE)算法.该算法主要由预测、更新和平滑组成,利用被估计状态观测值路径和粒子观测值路径之间的Sh相关系数来修正粒子权值.仿真实验结果表明,该算法在状态估计精度上优于序列重要性重采样(SIR)算法、辅助粒子滤波(APF)算法、正则化粒子滤波(RPF)算法、高斯粒子滤波(GPF)算法和高斯混合粒子滤波(GSPF)算法. 相似文献
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针对粒子滤波存在的粒子贫化问题,提出了一种改进的重采样粒子滤波算法.在重采样步骤中基于采样粒子集的空间分布引入时间序列分析,选取相关度最高的粒子进行传递,避免了只关注采样粒子权值的传统重采样算法中仅复制大权值粒子而任意丢弃小权值粒子的缺陷,因此能够消弱粒子贫化现象,提高算法的估计精度.在理论上利用两样本Kolmogorov-Smirnov检验原理证明了改进算法重采样后的粒子集和采样前的粒子集来自同一总体.仿真结果表明,尤其是在初始采样粒子数目较小时,该算法在非线性系统状态估计中的精度优于传统的粒子滤波算法. 相似文献
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赵丹丹任平安刘静娜 《微电子学与计算机》2017,(2):39-42
针对辅助变量粒子滤波(AVPF)对状态估计无法获得较好的滤波精度的问题,本文提出了一种改进的辅助变量粒子滤波算法.将正则化的思想引入到辅助变量粒子滤波的重采样中,在重采样中将离散的概率分布函数近似为连续的分布函数,该方法不仅保留了AVPF在重采样之前依据似然值的大小对原粒子集中的各个权值进行修正,从经过平滑后的后验密度中重采样的特点,在重采样中引入正则化思想后还能够保持粒子的多样性,增加有效样本数目,能够有效抑制样本退化.针对一个被广泛采用的双峰,高度非线性的系统模型,在选取不同的过程噪声下,进行Monte Carlo仿真实验.仿真实验表明,改进的辅助变量粒子滤波具有更好滤波精度. 相似文献
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针对非线性、非高斯系统中的粒子滤波算法存在粒子权值退化和重采样后引起样本枯竭问题,提出一种自适应差分演化粒子滤波算法。用一种自适应参数控制策略对差分演化算法的参数进行控制,并以此代替粒子滤波中的重采样算法。通过对状态更新后的粒子做自适应差分变异、自适应杂交和选择等优化操作,利用权值大小选出下一时刻的粒子集合。实验表明,该算法能有效缓解粒子权值退化和样本枯竭问题,缩短算法运行时间,提高估计精度,同一般的差分演化粒子滤波算法相比,状态估计的精度更高。 相似文献
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粒子滤波算法是一种用于解决非线性系统问题的新型算法。通常粒子滤波利用重要性重抽样算法,选用先验分布,但是其易受外部观测值影响,从而导致权重变化较大。为此,文中引入辅助粒子滤波算法进行改进,该算法优势在于前一时刻的样本在抽取时以当前的观测数据为条件,这样得到的样本更加接近真实状态。最后,通过仿真实例,进一步分析验证了辅助粒子滤波算法比采样重要性重抽样更为有效。 相似文献
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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。 相似文献
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针对被动定位跟踪系统非线性强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,给出了一种用于纯方位目标跟踪的改进粒子滤波算法。该算法首先用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度;其次针对随机噪声对粒子权值准确性的影响,给出了改进的变权平均似然函数。根据χ2检验,对每个粒子权值的更新,采取由多次观测值计算粒子似然函数并对其求变权平均和单一观测值求似然函数相结合的方式进行,既减小随机观测噪声对权值的影响也提高了算法实时性;最后利用基于退火机制的Aitken加速EM算法(A-DAEM)取代传统粒子滤波的再采样过程,克服了EM算法容易陷入局部最值的缺点,改善了粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明该算法与变权平均似然函数粒子滤波(PF-ALDP)和基于EM的高斯混合粒子滤波(EM-GMPF)相比,具有高精度估计能力和较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。 相似文献
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针对非均匀稀疏采样环境下目标跟踪中的非线性滤波问题,提出了一种基于Gauss-Hermite积分和目标特性辅助的积分粒子滤波新方法(AQPF).在该方法中,构建了基于Gauss-Hermite积分的积分点概率密度函数作为重要性密度函数,同时,在时间更新阶段引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善滤波器中预测粒子和预测协方差估计的准确性和粒子的多样性,有效提高目标状态的估计性能.实验结果表明,提出方法的估计性能要明显好于无迹kalman滤波(UKF)、积分kalman滤波(QKF)、粒子滤波(PF)、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF),能够有效对目标状态进行估计. 相似文献
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基于RB粒子滤波的多传感器目标跟踪融合算法 总被引:1,自引:1,他引:0
构建面向多传感器信息融合系统的粒子滤波(PF)器是拓展采样型非线性滤波应用领域的关键,针对PF在多传感器融合目标跟踪系统的有效实现问题,提出了一种基于Rao-Blackwellized(RB)PF(RB-PF)的多传感器目标融合跟踪(MT-RB-PF)算法。首先,利用RB建模技术实现跟踪系统非线性状态估计的降维处理;其次,结合多传感器融合系统特点,给出一种多量测下粒子权重优化新方法用以改善粒子权重度量的可靠性和稳定性;最终,通过标准PF和卡尔曼滤波(KF)实现非线性和线性状态分量的估计,并利用状态重构方法构建当前时刻的状态估计值。理论分析和仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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使用汽车雷达进行多目标跟踪时,为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果,提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波(Particle Filter with Kalman Importance Sampling,PF-KIS)算法。首先,将航迹关联分解为聚类和指派,通过密度聚类筛选并整合有效目标,经过匈牙利指派得到目标和航迹的最佳匹配关系,避免产生多余联合事件,提高关联效率;其次,以卡尔曼滤波的结果作为粒子滤波的先验,使采样粒子分布更合理,提高估计精度,进而改善非线性跟踪能力。实验表明,算法平均航迹关联正确率约为95%;非线性场景误差约为卡尔曼滤波的1/2,有效地改善了非线性场景跟踪能力。 相似文献
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为利用无源固定单站对运动辐射源快速定位,将粒子滤波和UT(unscented transformation)应用于单站无源定位,给出了一种基于UT的角度约束采样混合粒子滤波无源定位算法,该算法从UKF滤波得到建议分布,从该建议分布采样时引入角度测量对状态变量的约束,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.与EKF、UKF(unscented kalman filter)以及基于EKF的混合粒子滤波算法的仿真比较表明,本文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,估计误差可以接近Cramer-Rao下界. 相似文献