粒子数自适应的粒子滤波算法

针对粒子滤波算法时间复杂度高的问题,引入一种在滤波过程中粒子数可以根据过程噪声方差大小进行调整的自适应粒子滤波算法,即KLD-Sampling粒子滤波算法.该算法在保证一定滤波精度的前提下,可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,从而减小滤波时间,提高滤波效率.此外,分析了该算法中距离阈值和小区域阈值的选取与参与滤波粒子数的关系及其对算法性能的影响.仿真实验对分析结果进行了验证.     

高斯衍生粒子滤波器

针对基于高斯滤波的重要性采样方法运算量的明显增加主要集中在使用高斯滤波生成更好的重要性密度函数的问题,提出了一种新的高斯衍生粒子滤波算法(GDPF).该算法将一种类似光子衍射的粒子衍生重要性采样方法与现有的高斯辅助粒子滤波算法(GAPF)相结合,通过粒子的扩张与收缩,在保证不减少参与状态估计的粒子数的条件下减少更新粒子数,根据粒子权值大小自适应地调整衍生粒子数,能很好地缓解精度与运算量之间的矛盾,抑制粒子退化等问题.对衍生粒子进行理论分析,证明了其与高斯采样粒子的等效性.仿真结果表明,当选取了相同的参与状态估计的粒子数时,所提算法保持了与原算法相当的估计精度,同时运算量大大降低.     

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。     

拟蒙特卡罗自适应粒子滤波的机载无源定位算法

为了加快无源定位速度,提高定位精度和滤波算法的稳定性,提出一种基于拟蒙特卡罗自适应高斯粒子滤波的机载无源定位算法.利用拟蒙特卡罗积分技术优化采样粒子在状态空间中的分布特性,降低积分误差,提高滤波精度,并且根据预测粒子在状态空间中的分布情况实时自适应调整下一次滤波所需的粒子数,减少冗余粒子,在保证滤波精度的同时有效地提高了算法的运行效率.将所提算法应用于机载无源定位系统,仿真结果验证了该算法的有效性.     

机器人定位中稳健的自适应粒子滤波算法

为了提高粒子滤波算法在机器人定位中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,引入概率回退的方法对机器人的初始状态进行估计,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对机器人位置估计的情况动态更新粒子集合的大小,得到一种改进的粒子滤波算法——稳健的自适应粒子滤波算法。仿真结果表明:该算法充分利用了对机器人位置估计的有效信息,在显著提高算法稳健性的同时,降低了运算复杂度,较好地解决了机器人定位这一非线性非Gauss状态在线估计问题。     

基于差分算法优化的自复位粒子滤波算法

粒子滤波器作为常用的非高斯非线性的滤波方法，已成功地应用于各种工程领域。然而传统的重采样方法导致了粒子贫化的问题，严重降低了滤波估计的精度与鲁棒性。文中提出一种结合跟踪失败检测与改进差分优化融合的自复位粒子滤波方法。首先通过跟踪失败识别方法对滤波估计值进行初步检验，在正常跟踪时不启用优化策略，算法性能与标准粒子滤波无异；在跟踪失败时，通过差分算法对粒子集进行复位，复位过程中设置了粒子置信区间的上下界以防粒子过度集中，并结合检验指示值规避对粒子的多次优化，以缩短算法的估计时间。仿真结果表明，文中算法通过动态调节方式继承了标准粒子滤波和差分进化粒子滤波的优点，有效提高了滤波估计的鲁棒性与估计精度，可在滤波成功时避免启用优化策略以降低算法的整体时间复杂度，并在滤波失败时启用差分优化策略进行自我复位以提高算法估计精度；且在相同定位精度下，其所需粒子数较标准粒子滤波更少，整体时耗较差分进化粒子滤波更低，在建模不确定时也可表现出良好的效果。     

一种改进的边缘粒子滤波SLAM方法

提出了一种改进的同时定位与地图创建(SLAM)方法--遗传优化Marginal-SLAM算法用于机器人导航,将Marginal-SLAM算法与遗传算法相结合,继承了Marginal-SLAM算法权值方差较低的优点对粒子集进行优化,进一步提高了算法的综合性能.将地图视为模型的参数,并由递归极大似然估计法得到,位姿估计采用边缘粒子滤波方法求取.设计了一种与Marginal-SLAM算法兼容的遗传算法,融合最新的观测信息来优化粒子集,同时兼顾粒子集的多样性,提高了粒子集的性能.仿真实验表明,该遗传优化Marginal-SLAM算法在有效粒子数和权值方差方面都很好的表现,路径和地图估计的精度也有一定提高.     

基于自适应粒子群优化FastSLAM算法的改进

快速同时定位与建图(FastSLAM)算法中的重采样过程会带来粒子退化和粒子多样性减弱问题,为了改进算法的性能、提高估计精度,针对FastSLAM算法的特点,设计了一种改进的FastSLAM算法,将FastSLAM算法中的粒子滤波部分用自适应粒子群优化算法来代替,并且引入了粒子的筛选区间,通过改善算法初期的粒子分布情况,以及采用交叉变异操作这种自适应优化策略来对粒子种群进行调整.最后在MATLAB仿真平台针对三种算法进行了对比并验证改进后算法的优越性,实验结果表明基于自适应粒子群优化的FastSLAM算法在估计精度和计算效率方面都具有较好的性能.     

一种改进的蝴蝶算法优化粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重采样期间丢弃小重量粒子,因此重要性权重落在极少数粒子上。这会导致采样粒子贫化、粒子多样性缺失以及需要大量粒子才能进行比较准确的状态估计等问题,针对这些问题,提出了一种改进的蝶式算法优化粒子滤波算法。首先,将最新时刻观测信息引入蝴蝶香味公式中,以提高滤波精度;其次,引入吸引半径参数来控制蝴蝶种群寻优的搜索范围,降低算法的复杂度,进而提高算法的实时性;最后,将改进的蝴蝶种群位置更新公式用于优化迭代更新。实验结果表明,与经典粒子滤波器和现有蝶形优化算法相比,改进算法具有更低的均方误差和运行时间。并且在粒子数较少的情况下,可以实现更准确的状态估计,并改善传统滤波器的粒子耗尽现象,保证了粒子多样性。     

两阶段混合粒子滤波的目标跟踪

基于粒子滤波的目标跟踪,跟踪的成功率和精度与目标运动速度和算法的粒子数密切相关.较大的粒子数能够跟踪速度更快的目标,同时提高跟踪的精度,但会降低算法的实时性.为了解决这个问题,提出一种两阶段混合粒子滤波算法,在第一阶段中,利用少量粒子基于距离角度模型对目标的位置进行粗略估计.在第二阶段中,利用均值偏移算法对目标位置进行精确估计,同时利用粒子滤波对均值偏移的窗口进行自适应调整.实验表明,提出的两阶段混合粒子滤波算法,不仅能够实时地跟踪尺寸变化的目标,而且能够跟踪运动速度快的目标.     

基于自适应遗传算法的粒子滤波器

针对重采样导致的权值退化问题,应用遗传算法的进化思想来优化重采样算法,将粒子权值作为适应度值,合理设定阈值,利用最佳个体保存法保存高适应度粒子,利用自适应交叉、变异操作对低适应度粒子进行进化,将高适应度粒子与进化粒子组合成新的粒子集进行状态估计.仿真实验表明,该算法具有良好的实时性和估计精度,其状态估计精度比标准粒子滤波提高近24倍,比无迹卡尔曼粒子滤波提高近4倍,耗时约为无迹卡尔曼粒子滤波的1/10.     

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.     

一种新的自适应粒子滤波单通道盲分离算法

目前,解决成对载波多址单通道盲分离问题的主要方法之一是粒子滤波。以往的分离算法中,粒子数往往是固定的。盲分离粒子滤波算法在经过若干次迭代和重采样过后,存在一些权重数量级非常小的粒子,这些粒子不仅对后验概率密度的贡献甚微,而且会浪费大量的运算时间,导致算法效率低下。为提高效率,根据粒子滤波盲分离的特点,在参数大致收敛之后,采用一种自适应的算法降低粒子数目。此方法在保证了精度的同时,降低了计算复杂度。仿真结果表明,改进的算法相比传统粒子滤波算法复杂度降低了约1/6左右,低信噪比条件下精度比传统算法更高。     

基于改进粒子滤波的锂离子电池RUL 预测

在基于粒子滤波算法的锂离子电池剩余使用寿命预测过程中, 由于基本粒子滤波算法存在粒子退化问题, 难以保证电池寿命预测的精度。为此, 提出一种基于MCMC(Monte Carlo Markov Chain)的无迹粒子滤波改进算法, 从选取适当的重要性密度函数和重采样过程两方面入手, 更全面地克服基本粒子滤波算法中的粒子退化问题, 进而提高锂离子电池剩余使用寿命预测的精度。实验仿真结果表明, 改进后的粒子滤波算法能更好地跟踪电池容量衰退趋势, 预测精度也明显优于基本粒子滤波算法, 为锂离子电池剩余使用寿命的预测提供了新思路。     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

Performance of Resampling Algorithms Based on Particle Filter in Video Target Tracking

Particle filter is a common algorithm in video target tracking.But there are still some shortcomings,for example,particle degradation phenomenon.For solving this problem,the general solution is to introduce resampling step.At present,four kinds of resampling algorithms are widely used:multinomial resampling,residual resampling,stratified resampling and systematic resampling algorithms.In this paper,the performances of these four resampling algorithms were analyzed from realization principle,uniform distribution theory and computational complexity.Finally,through a series of video target tracking experiments,the systematic resampling algorithm had the smallest calculation load,the shortest running time and the maximum number of effective particles.So,it can be concluded that in the field of video target tracking,the systematic resampling algorithm has more advantages than other three algorithms both in the running time and the number of effective particles.     

基于辅助粒子滤波的盲多用户检测快速算法

针对粒子滤波在盲多用户检测中计算复杂的问题，构建了一种低复杂度的辅助粒子滤波盲多用户检测快速算法．在同步快变平衰落信道下，该算法对超过门限数目的粒子进行分类，并以匹配滤波检测器的检测值作为相应类别粒子权系数的加速依据，以不同类别粒子的概率差闽值及匹配滤波检测器的检测值作为粒子滤波所需粒子数目是否足够的判断准则，自动调节不同情况下所需的粒子数目，通过降低粒子数目来降低粒子滤波盲多用户检测算法的计算复杂度．仿真结果表明，辅助粒子滤波快速算法在多用户检测性能上可与原粒子滤波算法相比拟，且计算量可降低30％～40％．     

基于改进差分进化的高精度粒子滤波算法

针对智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度慢的问题,提出一种改进适应度函数和搜索策略的差分进化粒子滤波算法(IDE-PF).该算法通过自适应融合粒子权值和量测误差得到适应度函数,并利用该函数评价粒子的可信度,引导粒子向后验概率密度取值高的位置移动,同时引入新的搜索策略,不仅保持了粒子多样性,还加快了算法收敛的速度.仿真结果表明,该算法可有效提高智能优化粒子滤波对于非线性系统状态估计的精度和实时性.     

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。