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针对传统粒子滤波算法精度不高、难以满足移动监测车对无线电信号源定位需求的问题,提出了一种基于人工鱼群粒子滤波的信号源定位方法。将人工鱼群算法的优化思想引入到粒子滤波中,通过觅食行为和聚群行为驱动粒子向最优位置移动,改善粒子的分布。结合移动监测车对信号源定位的需要,建立了信号源波达角定位( AOA)的数学模型,在Matlab环境下对人工鱼群粒子滤波算法的信号源定位进行了仿真。实验结果表明,在保证实时性的前提下,该方法定位结果的最大误差为0.101%,定位精度远大于粒子滤波定位方法的估计精度,是一种有效、可行的定位方法。 相似文献
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介绍了粒子滤波的基本思想和具体算法实现步骤,并将粒子滤波算法应用在声源定位中,解决了在高斯噪声环境下的声源定位问题。所提出的基于粒子滤波的声源定位方法,在高斯噪声情况下,甚至在低信噪比(SNR〈-20dB)情况下,定位的均方根误差RMSE值均小于0.2m。 相似文献
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一种改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等。本文根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改进的粒子滤波算法,并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进。利用Matlab进行了仿真实验,与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法。 相似文献
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粒子滤波算法适用于非线性非高斯系统,被广泛应用于移动机器人定位中.分析粒子滤波的原理,针对传统粒子滤波算法性能较大程度上取决于重要性替代分布的选择这一缺陷,引入无迹卡尔曼滤波加以改进,最后给出该方法在移动机器人定位中的应用. 相似文献
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针对粒子滤波算法中的权值退化问题,提出了一种遗传算法辅助下的粒子滤波算法。利用遗传算法在选择继承性上的优势,将遗传算法中的选择、交叉和变异操作引入到粒子滤波算法中。在此基础上,将改进的粒子滤波算法与建立的全球定位系统(GPS)非线性动态状态空间模型结合应用于GPS定位数据处理问题,通过采集实测GPS数据将改进粒子滤波算法与基本粒子滤波算法做了比较。结果表明,遗传算法辅助下的粒子滤波可以增加有效粒子数目,有效解决粒子退化问题,可提高GPS定位数据处理精确度。 相似文献