基于粒子滤波的异步数据融合更新算法

对于双基地雷达系统中存在的异步数据融合问题,多采用扩展卡尔曼滤波算法解决,但是应用扩展卡尔曼滤波时,非线性系统必须要进行线性化处理,从而导致滤波结果有很大的误差.为此将粒子滤波算法用于双基地雷达系统中,利用粒子滤波器在解决一步延迟的基础上递推出异步数据融合的多步延迟更新算法,并建立了双基地雷达系统状态方程和观测方程.将两种方法分别对双基地雷达系统进行滤波仿真,仿真实验结果表明粒子滤波算法优于利用扩展卡尔曼滤波的多步更新算法,更能减少跟踪误差.     

基于分布式无味边缘粒子滤波的同步定位与地图构建

针对复杂环境下同步定位与地图构建(SLAM)中分布式粒子滤波算法存在计算量大、粒子退化严重的问题,在分布式算法的基础上结合无味粒子滤波和边缘化算法,提出了一种基于分布式无味边缘粒子滤波的算法.该算法依据分布式思想将系统分解为多个仅包含部分状态量的子系统,各子系统均采用无味粒子滤波算法进行状态估计,通过边缘化算法优化无味粒子滤波算法的边缘分布函数,主滤波器融合各子滤波器的数据计算最终结果,克服了滤波精度低、计算复杂度高的问题.最后,通过仿真试验证明改进的分布式边缘粒子滤波算法能够抑制粒子退化现象,具有较好的实时性和滤波精度,是解决SLAM的新的有效方法.     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

基于多级信息融合的视频目标跟踪

在多摄像机视频监控的框架下,基于信息融合技术策略,提出了一种用于移动目标跟踪的多级信息融合方法.对于每个单一摄像机采用多特征融合粒子滤波跟踪算法,该算法将目标颜色和边缘方向特征同时作为测量特征,并通过随机融合机制融合特征权重,得出最佳目标位置估计.在此基础上,将多个摄像机的跟踪结果相融合,融合方法主要是通过位置、大小和颜色匹配概率的联合进行目标之间的匹配度测量,并基于信任度级别及权重融合目标跟踪特征.仿真实验证明本方法能够有效消除目标跟踪过程中的重叠区域遮挡问题,在提高目标跟踪精度的同时,充分发挥了多摄像机多信息融合的优势,较好地描述了跟踪目标的状态.     

一种基于雷达和红外的粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理雷达与红外传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.该算法通过利用量测方程的非线性分析和粒子滤波器计算状态估计值,从而以线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度,同时减小了计算量.     

一种基于自适应粒子滤波的多层感知器学习算法

针对神经网络状态空间模型中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出一种自适应的粒子滤波神经网络训练算法.该算法用粒子滤波估计网络的权时,利用序贯更新先验信息的序贯可信度最大化方法在线估计未知系统噪声方差.仿真结果表明:该自适应粒子滤波算法明显优于其他传统的神经网络训练算法,如扩展卡尔曼滤波、噪声可调的扩展卡曼滤波、普通粒子滤波等.     

基于多重信息融合的人脸跟踪方法

近年来,粒子滤波算法作为一种处理非线性、非高斯问题的工具,在目标跟踪领域取得了广泛的应用.在粒子滤波中,构建一个合适的似然模型对跟踪的准确性起着关键性的作用.本文根据人体头部旋转的特点,提出了一种基于多信息融合的人脸跟踪算法.首先利用相邻两帧之间目标的位置相差很小这一信息,排除掉一些粒子是目标的可能性,然后融合颜色和局部灰度均值对比度这两个特征,在粒子滤波框架内对人脸进行跟踪.实验结果表明,该算法能够对人脸进行实时鲁棒的跟踪,并能够很好地解决在人体头部发生旋转情况下的跟踪问题.     

融合背景信息的改进粒子滤波跟踪算法

为消除传统粒子滤波算法在跟踪目标受到相似背景干扰和遮挡时,容易造成跟踪误差增大或跟踪失效的影响,提出融合背景信息的改进粒子滤波跟踪算法.利用对数似然函数将背景信息融入目标模型,并将目标分为多个子区域增强目标模型的可靠性,有效克服了相似背景对目标的干扰;然后存储一定时间的历史轨迹信息,通过最小二乘法进行拟合并预测下一帧目标出现的位置,有效克服了遮挡对跟踪的影响.实验结果表明,该算法比传统的粒子滤波算法具有更强的抗背景干扰能力,在遮挡情况下也有更好的跟踪精度.     

基于自适应交互式多模型粒子滤波的分布式说话人跟踪算法

针对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题,提出一种自适应交互式多模型粒子滤波算法,以实现复杂环境下对说话人的分布式跟踪.首先,对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题建立状态空间模型,并利用贝叶斯滤波理论求解该问题.然后,将交互式多模型与粒子滤波相结合,提出一种双粒子滤波方法对运动模型的转换概率进行自适应估计,以更好地对多种运动模式的说话人进行跟踪.最后,应用一致性算法对分布式麦克风网络中各节点说话人位置矢量的后验分布进行最优融合,从而可能得到全局的最优估计结果.该算法不要求状态空间模型中运动模型转换概率已知,相比传统IM M PF算法对声源复杂运动具有更好的鲁棒性.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

基于改进粒子滤波算法的Bouc-Wen模型参数在线识别方法

在线模型参数更新是提高结构混合试验中数值子结构模型精度的有效手段。为了提高强非线性模型参数在线识别精度,在标准粒子滤波算法的基础上提出了一种改进的辅助无迹粒子滤波算法。在重要性采样中,基于最新观测信息采用无迹卡尔曼滤波方法计算每一个粒子估计,以提高粒子非线性变换估计精度;在重采样过程中,引入辅助因子修正粒子权值,以丰富粒子多样性、削弱粒子退化现象。采用改进粒子滤波算法针对Bouc-Wen模型进行了在线参数识别,并与标准粒子滤波算法、扩展卡尔曼粒子滤波算法以及无迹粒子滤波算法的参数识别精度和计算效率进行对比分析。结果表明,与其它3种算法相比,辅助无迹粒子滤波算法在单步计算耗时增加的基础上,在线参数识别精度明显提高,参数识别值波动幅度显著降低。最后,通过橡胶隔震支座拟静力试验,验证了采用改进粒子滤波算法在线识别Bouc-Wen模型参数方法的有效性。     

多传感器粒子滤波融合跟踪算法

对于非线性非高斯环境中的多传感器分布式状态估计问题,提出了一种基于二阶中心差分粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,以在线自适应加权融合算法的方式得到系统最优估计.仿真结果表明,与采用扩展卡尔曼滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度.     

模型集自适应的交互多模型辅助粒子滤波算法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出一种基于目标转弯率模型的模型集自适应交互多模型辅助粒子滤波算法(AMSIMMAPF).采用转弯率模型实时辨识目标的角速度,根据辨识到的角速度来更新交互多模型的模型集.利用辅助粒子滤波可以避免粒子权值退化、样本衰减,不受线性模型高斯噪声限制的特点,各模型滤波选用辅助粒子滤波算法以提高跟踪精度.理论分析和仿真结果表明,与交互多模型粒子滤波算法相比,本算法具有跟踪精度高,计算量小的特点.     

基于最优信息融合卡尔曼滤波的预测控制算法

针对噪声环境下的线性时不变系统,给出了基于最优信息融合卡尔曼滤波的预测控制算法.运用线性最小方差意义下的最优信息融合卡尔曼滤波方法获得状态估计,进而得到输出的N步超前预测值,最后通过最小化二次性能指标获得基于信息融合状态估计的控制输入.仿真实例验证了算法的有效性.     

应用全极化辅助天线和Kalman滤波器的旁瓣干扰对抗方法

为减小干扰极化方式对旁瓣对消系统的影响,提出一种基于全极化辅助天线和Kalman滤波器的极化域-空域联合抗旁瓣干扰方法。首先对辅助天线进行正交双极化改造,根据极化通道功率优选辅助通道信号,进而利用Kalman滤波器进行闭环旁瓣对消。该方法将旁瓣对消系统看作误差预测滤波器,将优选的辅助通道加权和作为量测,通过迭代修正权值矢量,减小主通道信号与量测的误差,从而消除旁瓣干扰,提高主通道信噪比。仿真实验表明:该方法收敛速度快,适用于多辅助通道情况,对正交极化干扰的输出信噪比优于常规旁瓣对消约10dB,在低快拍条件下稳定性好。     

适应多流融合仿真的交互同步接口算法

为研究分析当前新形态复杂配电网系统可靠性、电压稳定和高效运行的有效手段,综合考虑能量流、信息流、控制流及业务流的多流融合仿真的同步接口算法研究,通过对比研究了4种典型接口算法,研究了基于反馈电流滤波的理想变压器模型(ideal transformer model, ITM)改进接口算法。结果表明该方法通过将物理侧测到的电流经过滤波器反馈给数字侧,优化了ITM算法的稳定条件,减小了数模两侧的延迟,提高了多流融合仿真系统的稳定性和精确性,可见基于反馈电流滤波的ITM改进接口算法有效平衡了配网多流融合实时仿真中同步接口的稳定性和精度的要求。     

基于多Agent系统的数据融合算法评估平台框架

研究了数据融合算法评估平台应具有的特点，给出了一种基于多agent系统数据融合算法的评估平台框架，讨论了框架中agent的结构和agent间的通信机制．利用该框架原型实现了单个融合算法和多融合算法组合的评估．     

基于联合卡尔曼滤波的汽车防碰撞多传感器信息融合方法

车辆行驶信息感知是汽车防碰撞系统的关键技术之一,只用单一传感器对目标车辆进行测量容易产生虚警.在对联合卡尔曼滤波分析的基础上,给出了基于联合卡尔曼滤波的汽车防碰撞多传感器信息融合方法.计算机仿真结果表明,该算法可以得到较精确的融合数据,对于增强汽车防碰撞系统的安全性具有重要意义.