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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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粒子退化是粒子滤波在故障预测应用中存在的主要问题.针对粒子滤波算法样本贫化问题,提出一种基于粒子滤波与线性自回归的故障预测算法.在算法的状态估计阶段,使用混合状态系统模型和粒子滤波算法对系统状态的概率密度函数进行估计,并实时给出故障发生概率;在算法的状态预测阶段,采用线性自回归模型对故障征兆随时间的演化情况进行估计及修正,同时给出剩余使用寿命的概率密度函数.故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性. 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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粒子滤波理论、方法及其在多目标跟踪中的应用 总被引:12,自引:0,他引:12
本文梳理了粒子滤波理论基本内容、发展脉络和最新研究进展, 特别是对其在多目标跟踪应用中的一系列难点问题与主流解决思路进行了详细分析和报道. 常规粒子滤波研究重点主要围绕重要性采样函数、计算效率、权值退化/样本匮乏和复杂系统建模展开. 作为一类复杂估计问题,多目标跟踪一方面需要准确的目标新生/消亡与演变、虚警/漏检等建模技术, 另一方面需要多传感器信息融合、航迹管理等复杂决策方法.暨有限集统计学应用于多目标跟踪后,粒子 滤波进入一个新的发展阶段---随机集粒子滤波.基于不同的背景假设,可以构建不同近似形式的随机集贝 叶斯滤波器并采用粒子滤波实现.但机动目标、未知场景、多目标航迹管理以及跟踪性能评价等仍是多 目标粒子滤波的研究难点和重点. 相似文献
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针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化与贫化问题,提出了一种新的改进粒子滤波算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波、优化组合策略和标准粒子滤波相结合的方法,运用UKF产生重要性密度函数,解决标准PF算法中以先验概率密度函数作为建议分布所引发的退化问题;运用优化组合重采样策略保证所有粒子的信息以一定概率得到继承,维持粒子集中粒子的多样性。理论分析与仿真结果均表明,改进算法能有效地解决标准粒子滤波存在的粒子退化问题并避免粒子贫化现象的出现,具有更高的状态估计精度。 相似文献
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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. 相似文献
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针对低信噪比时标准粒子滤波对弱小目标的检测与跟踪时存在的粒子贫乏、跟踪精度对粒子数目要求高等问题,提出一种基于高斯粒子群优化粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法。利用高斯粒子群优化算法优化重采样后的粒子集,使粒子集朝着后验概率密度分布取值较大的区域运动,增加粒子的多样性,克服了粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下降低了跟踪所需要的粒子数目,提高了标准粒子滤波算法的检测和跟踪性能。同时,建立了检测前跟踪系统的观测模型和系统模型,对基于标准粒子滤波检测前跟踪算法和优化算法进行仿真,仿真实验结果表明高斯粒子群优化粒子滤波的检测前跟踪算法相比基于标准粒子滤波的检测前跟踪算法具有更好的检测与跟踪性能。 相似文献
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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. 相似文献
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重采样是解决粒子滤波退化问题的主要方法,重采样的基本思想是采取复制保留权值较高的粒子,删除权值较低的粒子,而这导致了粒子多样性的减弱,特别是在样本受限条件下,甚至导致滤波发散。针对上述问题,提出改进的粒子滤波算法,将Mean Shift与粒子滤波融合,在重采样部分引入小生境遗传算法,提高粒子的多样性,避免粒子退化。实验表明,改进后的算法状态估计精度更高,效果更好。 相似文献