一种改进的红外多目标跟踪算法

为了实现对多个特性相似的红外目标进行精确跟踪,在均值场蒙特卡罗(MFMC)算法基础上,提出了一种改进的基于粒子滤波的红外多目标跟踪算法.对MFMC算法的粒子采样部分融合了Mean-Shift,在粒子权值计算之前用Mean-Shift将其迭代至候选目标相似度最大位置,增加了粒子的有效性;在MFMC算法信息评估机制中加入了目标大小因素,提高了机制的自适应性.实验结果表明,该改进的跟踪算法比原算法具有更好的鲁棒性和精确性,实时性得到了很大提高,能够有效解决多个红外目标的跟踪问题.     

改进粒子滤波在行人跟踪中的应用

为提高粒子滤波在目标跟踪中的性能,将萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)的优化思想引入粒子滤波,并用自适应差分进化(Self-adaptive Differential Evolution,SaDE)算法代替粒子滤波的重采样,提出一种改进的粒子滤波跟踪算法,并采用新的跟踪特征HSV-iLBP进行跟踪.该算法将FA用于粒子滤波的重要性采样,通过计算迭代来抽取更加有效的粒子,并将粒子滤波的重采样过程看作求解目标函数的最值问题,通过自适应差分进化算法的迭代寻找最优粒子,改善粒子的退化和贫化问题.HSV-iLBP模型由于结合了维数低的HSV颜色特征和iLBP纹理特征,从而在提高跟踪鲁棒性的同时,能有效降低计算复杂度.通过仿真实验,验证了改进算法在行人跟踪上具有更好的精度和速度.     

非线性系统状态突变下的非退化粒子滤波方法研究

针对粒子滤波算法中的粒子退化及重采样所引起的粒子多样性减弱问题,将粒子群优化思想融合到粒子滤波的采样阶段,提出了一种改进的基于粒子群优化的粒子滤波算法.本项工作的特色主要表现在如下相互联系的两个方面:第一,在采样前,首先取上一时刻重采样前权重最大的粒子状态作为最优值,然后根据改进算法的粒子移动策略,将上一时刻重采样后的粒子移向最优值周围的高似然区域,从而能够增加粒子的多样性和有效性,有效避免了粒子的退化;第二,构造了改进算法的建议分布,并从理论的角度证明了该建议分布的可计算性.实验结果表明,从精度和时间这两个方面的综合考虑,改进算法要优于UPF等算法,对非线性系统突变具有更强的适应性.     

基于粒子滤波的仿人机器人跟踪算法研究

针对RoboCup标准组仿人足球机器人NAO的特点,在研究传统粒子滤波跟踪算法基础上,提出基于颜色特征和改进的粒子滤波相结合的机器人跟踪算法。改进的粒子滤波算法在传统采样重要性重采样(SIR)算法重采样过程中有选择地增加一组随机粒子,解决了传统采样重要性重采样(SIR)算法因被跟踪运动目标运动不规则而出现跟丢的问题。实验结果表明,该算法增强了基于SIR的粒子滤波跟踪算法的适应性和有效性。     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKF-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

一种改进重采样的粒子滤波盲分离算法

在通信混合信号单通道盲分离技术中,粒子滤波盲分离算法是一大主流算法。针对粒子滤波算法必然存在的粒子退化问题,提出一种结合有效粒子数和残差重采样思想的改进重采样粒子滤波盲分离算法。所提算法在粒子退化,即有效粒子数减少至需进行重采样时,根据有效粒子数的值找出一定数量的权重大的粒子,按每个粒子的权重占总权重的比例复制一定数量的该粒子到新粒子集中。复制后将该粒子权重更新为剩余权重,把所有权重重新归一化,再用传统随机重采样方法复制少量粒子,完成重采样的改进算法,进而得到改进重采样的粒子滤波盲分离算法。仿真结果表明,在粒子滤波单通道盲分离应用中,提出的改进重采样算法与传统随机重采样算法相比,在复杂度近似相同的情况下误码性能提高了约1 dB。     

结合信赖域和粒子滤波的红外目标跟踪方法

研究机载前视红外(FLIR)系统中鲁棒的目标跟踪算法.在传统的粒子滤波中嵌入信赖域寻优方法,发挥了它们各自的优点.在重要性重采样之前,将所有的粒子点都置于状态空间中恰当的位置,只用少量的粒子点就可以保持住多个模态,并解决了传统粒子滤波中的采样恶化和采样枯竭问题.实验结果显示了该方法的有效性和鲁棒性.     

自适应调整建议分布的改进粒子滤波行人跟踪算法

为解决一般粒子滤波跟踪算法容易受到相似背景和遮挡干扰问题的影响,提出一种自适应调整建议分布的改进粒子滤波跟踪算法.该算法设计了一种新的建议分布函数,使其融入最近的观测信息来调整建议分布函数的方差以改变新粒子分布范围,提高新粒子的采样效率,降低了计算复杂度,一定程度上保持了粒子的多样性.实验结果表明:该算法有效解决了遮挡、相似背景混乱问题,整体跟踪性能优于粒子滤波算法.     

基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪

提出了一种基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪算法,实现了在传统粒子滤波算法的框架下,使用有向梯度直方图(histograms of oriented gradients,HOG)来描述跟踪目标的特征.算法在粒子权值和相似度计算中使用HOG,替代现有的颜色空间欧式距离测度,克服了红外视频中颜色信息缺失的困难.试验表明,与传统的粒子滤波算法相比,本文算法更能准确有效地跟踪复杂场景中的行人,提高了跟踪的鲁棒性.     

基于GHF高斯粒子滤波的检测前跟踪算法

针对粒子滤波存在粒子退化,会导致检测前跟踪(TBD)算法的检测和跟踪性能下降这一不足,提出了一种基于高斯-哈密顿滤波(GHF)高斯粒子滤波的TBD算法.该算法基于高斯粒子滤波,采用GHF算法构造的重要性密度函数采样连续出现粒子,考虑了最新的量测信息,采样粒子更逼近于真实的后验概率密度,克服了粒子退化问题.仿真结果表明:与基本TBD算法相比,所提出的TBD算法提高了对目标的检测和跟踪性能.     

多分散系统不同粒径颗粒碰撞的多重八叉树搜索算法

利用线性八叉树的拓扑结构对八叉树大小邻居搜索算法进行改进,在Ⅴ氏八叉树颗粒搜索算法的基础上提出了一种快速预判大小颗粒碰撞的多重八叉树搜索算法．新算法对各种粒径分布的颗粒系统均有较好的适应性,且受颗粒形状和堆积密度的影响较小．对一个包含大中小3种粒径的颗粒系统进行计算,并与Ⅴ氏八叉树颗粒搜索算法结果进行比较,发现多重八叉树搜索算法在运行时间上有非常强的优势．     

GPS/BDS组合系统中粒子滤波算法

为了解决传统单一卫星导航系统存在的可靠性低和定位精度差等问题,在分析单系统导航定位原理及GPS/BDS组合导航定位解算的基础上,引入标准粒子滤波（PF）算法和高斯粒子滤波（GHPF）算法对组合系统进行定位解算,并对不同滤波算法做出了比较和分析。仿真结果表明,粒子滤波的滤波效果优于扩展卡尔曼滤波算法。     

惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法

针对量子粒子群的惯性权值β线性递减不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法.在该算法中,引入了量子粒子群进化速度因子sd和聚集度因子jd,并将惯性因子β表示为sd,jd2个参数的函数.在每次迭代时,算法可根据当前量子粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地调整惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对典型的标准函数的测试结果表明,与量子粒子群算法相比,改进后的量子粒子群优化算法的收敛速度明显提高.     

单站无源定位中的一种简单粒子滤波算法

提出了一种简单的正则粒子滤波,克服了标准粒子滤波在用于单站无源定位中时出现的粒子匮乏现象,将粒子滤波成功的应用到了无源定位中.通过计算机仿真表明,这种简单的正则粒子滤波能有效缩短定位时间,提高定位精度.     

一种适于非线性非高斯目标跟踪的MRIMMPF算法

为解决粒子滤波应用到IMM算法时计算量过大的问题,融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种采用多速率方法的交互式多模型粒子滤波(multirate interacting multiple model particle filter,MRIMMPF)算法.该算法采用多模型结构来跟踪任意机动的目标;使用一种3模型、one-third速率/全速率跟踪算法,一个one-third速率模型处理非机动或微弱机动,2个全速率模型用于机动模式,以处理非线性、非高斯问题.仿真结果表明,MRIMMPF算法在性能上并不低于交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法,但是计算量明显减小.     

一种自适应改变惯性权重的粒子群算法

针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法（ACPSO）。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应的调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效的控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

一种改进的粒子群算法

为提高粒子群算法的寻优速度和精度,提出了一种改进的粒子群算法,新算法是在标准粒子群算法的基础上对个体极值作变异操作.通过三个基准函数的测试,结果表明新算法在收敛速度、收敛精度和全局寻优能力方面均明显优于其它几种粒子群算法.     

求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法

奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.     

基于混沌-量子粒子群的分簇路由算法

针对粒子群分簇路由优化算法存在的收敛速度慢、 易陷入局部最优等问题, 提出一种混沌-量子粒子群 的双子粒子群分簇路由算法。 该算法以簇头的能量、 簇头与汇聚节点的距离以及与簇内成员节点的距离构造 最优簇头的代价函数, 主粒子群利用混沌粒子群寻优, 辅粒子群利用量子粒子群寻优, 加入量子波动理论, 使 算法具有较好的全局收敛性。 双子粒子群采用收敛速度快的凹函数递减策略优化权重。 仿真结果验证了该算 法可使无线传感网络节点能量消耗均衡化, 显著延长网络生命周期, 与 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议、 PSO-C(Cluster setup using Particle Swarm Optimization algorithm)协议相比生命周期分别延长了 80. 1%和 41. 4%。