进化粒子滤波算法及其应用

样本贫化现象是应用粒子滤波算法的一个主要障碍,对估计长时间维持不变量的影响尤为严重.通过分析产生该现象的原因,本文引入进化规划算子构成进化粒子滤波算法,增加样本集的多样性而缓解样本贫化现象的影响,改善其估计与跟踪能力,仿真结果显示所提出的算法是可行的.     

基于自适应蝙蝠粒子滤波算法的WSN目标跟踪

为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了自适应蝙蝠粒子滤波的WSN目标跟踪方法。通过自适应的蝙蝠算法的滤波算法优化粒子重采样过程,结合最新的观测值定义粒子的适应度函数,引导粒子整体上向较高的随机区域移动。同时利用动态自适应惯性权重探索新的粒子位置更新为设计机制,引入动态适应惯性权重值, 有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能。实验结果表明,自适应蝙蝠粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高。与BA-PF算法和PF算法相比较,IBAPF 算法的计算时间是最短的,IBA-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0311、0.0202、速度0.0262、0.0101),PF算法的跟踪精度是最低的,而IBA-PF跟踪精度较高,IBA-PF算法被证明具有良好的跟踪性能。     

改进粒子滤波算法及其应用仿真

针对目标跟踪中粒子滤波算法的估计精度不高、粒子退化问题,文中提出了一种GH．RPF算法．在粒子滤波的基础上,应用高斯．厄米特滤波来产生重要密度函数,同时对重采样采用正则变换以改善采样粒子的多样’生．将该算法应用于非线性、非高斯的目标跟踪中,仿真结果表明,与标准粒子滤波及EKPF相比,该算法的滤波精度更高,具有更高的跟踪性能．     

基于DE蝙蝠算法优化粒子滤波的目标跟踪

在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化问题,导致滤波精度不稳定.针对这种问题,本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒子表征为蝙蝠个体,蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率,伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索,并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索,从而提高粒子整体的质量和合理的分布;引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力.为了验证本文算法的优化性能,将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法.     

一种结合人工免疫的粒子滤波目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了一种结合人工免疫的粒子滤波跟踪算法。该方法利用免疫学原理,将目标模板特征作为抗原,每个粒子对应区域的特征作为抗体,匹配问题转化为抗原和抗体的亲和力问题,通过克隆的方式保留亲和力大的抗体,采用变异的手段去除亲和力小的抗体,从而使结果快速收敛于全局最优解。抗体的多样性有效解决了传统粒子滤波的退化问题。将该方法应用到目标跟踪技术中,仿真结果表明,粒子集的有效样本得到了明显的提高。     

基于改进布谷鸟粒子滤波算法的WSN目标跟踪

为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了改进布谷鸟粒子滤波的WSN目标跟踪方法。通过改进布谷鸟算法的滤波算法取代粒子滤波重采样过程,主要通过改进布谷鸟算法中的搜索步长值 和发现外来鸟卵的物种的概率 的自适应调节,同时在步长更新方程中实时引入函数值的变化趋势,引导粒子整体上向较高的随机区域移动, 有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能。实验结果表明,改进布谷鸟粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高。与CS-PF算法和PF算法相比较,ICS-PF 算法的计算时间是最短的,ICS-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0306、0.0213、速度0.0253、0.0102),PF算法的跟踪精度是最低的,而ICS-PF跟踪精度较高,ICS-PF算法被证明具有良好的跟踪性能。     

改进粒子滤波算法在目标跟踪中的应用实现

针对移动目标跟踪的非线性、非高斯的特点,本文系统介绍了基于ARMll的嵌入式设备进行移动目标跟踪的应用实现.核心应用算法使用改进的粒子滤波算法,其中粒子滤波算法的改进采用对粒子加权以及重新采样,以克服样本贫化现象和区分粒子的重要性程度.然后闸述了将粒子滤波算法移植到嵌入式设备以实现移动目标跟踪的应用需要.     

基于萤火虫优化粒子滤波的新型机动目标跟踪算法

交互式多模型粒子滤波算法需要多个模型才能对强机动目标进行跟踪,并且粒子滤波的重采样会导致粒子贫化现象,针对该问题提出一种新型机动目标跟踪方法.该方法首先将萤火虫群体的吸引和移动机制引入粒子滤波;再将改进粒子滤波引入交互式多模型中,通过智能寻优的方式提高交互式多模型的跟踪精度和稳定性.实验结果表明,相对于IMM-PF,改进方法可以用更少的时间达到同等精度,提高了机动目标跟踪的效率.     

基于人工鱼群的无轨迹粒子滤波算法

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。     

基于粒子滤波和Mean-shift的跟踪算法

粒子滤波作为一种基于贝叶斯估计的算法,在处理非线性运动目标跟踪问题上具有特殊的优势。基于此,提出一种基于粒子滤波和Mean-shift的混合跟踪算法(KMSEPF)。KMSEPF算法对一般的Mean-shift和粒子滤波混合算法进行改进。结果证明,KMSEPF算法与混合算法MSEPF相比,在计算效率提高的同时,跟踪准确性和处理遮挡的能力没有下降。     

自适应不完全重采样粒子滤波器

针对传统重采样算法易引起粒子贫化的问题,提出了自适应不完全重采样粒子滤波 (A particle filter based on adaptive part resampling, APRPF)算法. APRPF以分步的方式仅对部分粒子进行重采样,以递推的方式计算表征 粒子退化程度的度量函数(Measurement of particle degeneracy, MPD),直到满足给定条件.重采样后的粒子由新生粒子 和未参与重采样的粒子组成,前者的存在有助于缓解退化问题,后者可使粒子集保 持一定多样性.实验结果表明,与标准粒子滤波(Sampling importance resampling, SIR)、辅助变量粒子滤波(Auxiliary particle filter, APF)、正则化粒子滤波(Regularized particle filter, RPF) 三种滤波器相比, APRPF的估计精度高;由于平均重采样次数少,计算量也小.     

基于方差缩减技术的一种自适应粒子滤波器设计

退化现象是粒子滤波(PF)在非线性状态估计应用中存在的主要问题, 重采样过程一定程度上解决了粒子退化现象, 但同时带来了退化现象所导致的样本贫化问题. 本文将方差缩减技术用于PF之中, 通过给所有粒子权重赋予一个指数衰减因子来解决粒子退化现象, 该衰减因子可以根据有效粒子数进行自适应、迭代的选取, 随后通过一个定理来证明了该方法的有效性, 并基于此提出了一种自适应粒子滤波(APF)算法, 给出了算法的具体步骤, 同时对参数选取的原则和算法的局限性进行了详细的讨论. 最后, 通过一个数值例子说明了本文所提出的APF算法在计算负荷不大的条件下较采样-重要性-重采样粒子滤波(PF-SIR)、遗传粒子滤波(GPF)、粒子群优化粒子滤波(PSOPF)具有更高的估计精度.     

基于强跟踪滤波器的开关变换器故障诊断

Buck变换器又称降压变换器、串联开关稳压电源、三端开关型降压稳压器。广泛用于计算机、家用电器、控制系统和通信系统中的电源几乎都是开关电源,具有超快速负载动态响应、高功率变换效率、高功率密度、低电压、大电流的特性.开关变换器作为它的主要电路,故障率较高,对它故障诊断研究是有意义的。基于强跟踪滤波理论,给出了一种开关变换器电路故障实时诊断的一种方法。该方法以建立一种开关变换器电路状态空间模型为基础,利用强跟踪滤波器对电路状态及元件参数进行估计,当元件参数发生软、硬型故障时,根据强跟踪滤波器对元件参数的跟踪结果及修正的Bayes分类算法,可实时诊断开关变换器电路中的元件故障。仿真结果证明了该方法的有效性。     

A Modified Particle Filter for Simultaneous Localization and Mapping

The implementation of a particle filter (PF) for vision-based bearing-only simultaneous localization and mapping (SLAM) of a mobile robot in an unstructured indoor environment is presented in this paper. Variations, using techniques from the genetic algorithm (GA), to standard PF procedures are proposed to alleviate the sample impoverishment problem. A monochrome CCD camera mounted on the robot is used as the measuring device and a measure on the image quality is incorporated into data association and PF update. Since the bearing-only measurement does not contain range information, we add a pseudo range to the measurement during landmark initialization as a hypothesised pair and the non-promising landmark is removed by a map management strategy. Simulation and experimental results from an implementation using real-life data acquired from a Pioneer robot are included to demonstrate the effectiveness of our approach.     

粒子过滤器在眼睛跟踪中的应用

提出了一种实时的眼睛跟踪算法，它能在各种照明条件和各种脸部姿势条件下很好地工作．与传统的基于瞳孔亮度的方法比较，此方法不仅克服了各种条件的限制，而且提高了跟踪的正确率．实验研究表明与目前存在的技术相比，该方法有很大地改进．     

基于粒子筛选处理的粒子滤波改进算法

针对粒子滤波中的粒子贫化问题,分析了目前用于增加粒子多样性方法存在的不足,提出了一种新的粒子筛选与处理方法.通过设置筛选区间,保留该区间内的粒子,对区间外的粒子进行移动处理,从而改善粒子分布.仿真结果表明,该方法能够有效缓解粒子贫化问题,提高滤波精度.同时由于有效样本数增加,降低了重采样次数,总体上减少了算法运行时间.     

一种改进的粒子滤波算法及其在说话人跟踪中的应用

针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种改进的粒子滤波算法,该算法综合考虑"优选建议分布函数"和"重采样"两种并行改进滤波性能的方法.首先通过Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计,并在协方差预测阶段引入衰减记忆因子,消弱滤波器对历史信息的依赖,增强当前量测信息对滤波器的修正作用,从而产生一个优选的建议分布函数,有效抑制了粒子退化现象;接着在重采样阶段引入MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法来构造马尔科夫链产生服从目标分布的粒子,使样本更加多样化,有效避免了粒子枯竭问题.最后,通过系统仿真及说话人跟踪实验,证明了该算法的有效性.     

一种多样性引导的进化粒子滤波

粒子滤波(PF)算法存在的主要问题是粒子退化现象,利用重抽样过程可以有效减轻退化现象,但带来了采样枯竭问题,导致滤波精度下降.本文提出一种多样性引导的进化粒子滤波(DEPF),把粒子群优化(PSO)算法引入到传统PF中,通过PSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子的表示更加接近真实后验.并在PSO的搜索寻优过程中使用多样性引导机制来保证所得粒子集的多样性,以提高PF的精度.仿真实验结果表明了该算法的有效性.     

基于模糊贴近度的粒子滤波故障预测

复杂设备的故障特征具有不确定性,非线性等特点,为预防故障可能造成的严重后果,提高故障预测准确性是非常必要的.针对故障预测具有不确定性的特点,本文将模糊数学中的模糊贴近度和粒子滤波算法相结合设计故障预测的方法.新方法利用隶属度函数设计了描述系统运行正常的正常模糊子集和运行异常的异常模糊子集,利用粒子滤波算法计算系统运行的预测值,并计算预测值的正常隶属度;再分别计算预测值的正常隶属度与正常模糊子集和异常模糊子集的贴近程度来实现故障预报.该方法通过三容水箱系统T2水箱水位变化预测三容水箱系统是否出现故障和通过UH-60行星齿轮盘裂纹何时开始增大的故障进行实验,并同基于改进余弦相似度的粒子滤波故障预报、基于随机摄动粒子滤波器的故障预报算法和基于粒子滤波的FDI方法进行了对比.实验验证了该方法的可行性,可及时准确地预测出系统故障.     

基于改进余弦相似度的粒子滤波故障预报

现有的粒子滤波故障预报方法主要是通过粒子滤波算法得到对应时刻的预测值,然后比较其与实际值的差值来对故障进行预报.从分析设备正常工作的时间序列数据与潜在故障引起的异常数据之间的相似性的新角度,设计了系统正常度和系统异常度来判别设备是否正常运行,进而对潜在的故障进行预测.实验结果验证了该方法的可行性,并能及时准确地预报出系统故障.