应用粒子群优化的高斯粒子滤波

针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩因子的粒子群优化算法能有效平衡粒子的全局探测与局部开采.实验结果表明,新算法的滤波精度比高斯粒子滤波精度平均可提高93.9%,具有更高的稳定性.     

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.     

基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪

粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法.利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化.实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法.     

非高斯噪声环境下的智能粒子滤波多用户检测方法

粒子滤波适用于任何非线性非高斯系统的状态估计问题,具有应用灵活、适用范围广等优点．建议分布的选择恰当与否直接决定着粒子滤波的估计精度和估计效率．针对这一难点提出了采用粒子群优化算法来确定粒子的建议分布．粒子群优化算法作为新的群智能算法同样适应于各类非线性非高斯系统,采用该算法确定粒子滤波的建议分布保证了粒子滤波广泛的适应性,同时提高了估计精度．最后在Alpha稳定分布噪声环境下对CDMA系统多用户检测进行了仿真,结果表明,采用智能算法来确定粒子的建议分布极大地提高了粒子滤波的估计精度．     

基于粒子群优化粒子滤波的目标跟踪方法

为了提高粒子滤波在视频跟踪中的稳定性,解决粒子多样性衰退的问题,提出了一种基于粒子群优化粒子滤波的视频目标跟踪方法 .该方法在粒子滤波跟踪过程中,首先使用均值漂移方法来确定全局最优位置.同时,设计了一种使用高斯随机数的优化速度,并通过有效粒子数阈值来作为停止优化的判决条件.通过优化过程,使粒子向具有更高似然度的区域收敛.对序列图像的跟踪实验结果表明:该算法提高了估计精度,能够有效地跟踪目标,具有较好的鲁棒性.     

基于粒子群优化粒子滤波的SC-FDE系统信道估计方法

信道估计是SC-FDE系统中接收机对信道进行补偿的前提,针对该系统经典估计算法PF算法存在的粒子权值退化问题,结合粒子群算法,提出了基于粒子群寻优的改进PF算法的SC-FDE系统时变信道估计方法。在分析SC-FDE系统通信原理和建立信道估计动态空间模型的基础上,分析粒子滤波原理,引入粒子群寻优的思想,通过Logistic映射获得随机粒子序列,并利用PSO算法改善粒子分布区域。利用MATLAB软件将PSO PF算法与LS算法、EKF算法、DFT算法进行仿真对比,仿真结果表明,与其他传统信道估计算法相比,PSO PF算法在高斯噪声与非高斯噪声信道环境中均能有较低的误码率与归一化均方误差,并且在慢时变信道环境中性能更好。     

一种粒子群优化扩展卡尔曼粒子滤波算法

本文提出一种采用粒子群（PSO）优化扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）的新算法．由于上一时刻的目标解对当前时刻目标的影响最大,提出粒子群中的粒子不考虑其自身最佳经历和群体最佳经历,而只考虑前一时刻的全局最优解;取上一时刻的目标解代表粒子集中全局最优解．采用粒子群优化扩展卡尔曼粒子滤波（EPF）的状态转移方程,使得粒子集在权值更新前趋向于高似然区域,从而更加逼近真实状态的后验概率密度分布,克服了粒子退化问题,提高了预估精度,并极大地降低了所需的粒子数．仿真实验结果表明,该算法预估性能优于传统的粒子滤波方法．     

基于粒子群优化的粒子滤波算法应用研究

粒子群优化算法是一种基于群体智能理论的全局寻优算法。文中首先对粒子群优化算法的原理和实现过程进行了研究,然后比较了粒子群优化算法与粒子滤波算法的异同,并将粒子群优化算法引入到粒子滤波算法中,解决了粒子贫乏的问题,提高了每个粒子的作用效果,同时给出了PSO-PF算法的基本步骤。最后将PSO-PF算法应用于自航耙吸挖泥船的泥舱溢流损失估计中,采用实测工程数据进行了仿真,仿真结果表明该PSO-PF算法基本达到了预期的效果,为自航耙吸挖泥船操作人员的施工提供了决策支持。     

粒子群优化的多机器人协作定位方法

针对异质多机器人具有不同的感知能力和处理能力的特点,提出一种基于粒子群优化的多机器人协作相对定位方法.该方法将常规粒子滤波方法与粒子群优化算法有机结合,通过粒子群优化方法对预估粒子进行更新,同时利用多机器人之间的相对观测信息,调整粒子的提议分布和粒子权重,增强多机器人位置预测的有效性,提高多机器人定位的精度.实时数据实验结果表明:该方法正确、可行.     

基于粒子群优化的图像去噪算法

本文提出了一种基于PSO优化的非局部平均去噪算法,该算法以Non-Local means算法处理图片,以滤波参数h作为PSO的粒子,以PSNR的函数模型作为PSO中的目标函数,以群智能算法优化去噪效果.通过仿真,该算法比传统算法有更好的视觉效果和更快的速度,达到了算法的最佳性能.     

粒子群优化平方根强跟踪CKF及应用

提出一种粒子群优化平方根强跟踪容积卡尔曼滤波算法,并将其用于水下应答器辅助航位推算组合导航系统. 以强跟踪滤波器为理论框架,结合容积卡尔曼滤波器,设计了平方根强跟踪容积卡尔曼滤波器. 提出一种改进的粒子群算法,将粒子两两为一对分成若干对,每进化一次后,比较两个粒子的代价函数值,代价函数值较优的粒子,搜索方向侧重于群体历史经验,代价函数较差的粒子,搜索方向侧重于自身历史经验. 将改进的粒子群算法用于求取强跟踪滤波器的渐消因子. 仿真结果表明在系统模型不准确的情况下所提算法依然能够有效跟踪状态变化,比传统的容积卡尔曼滤波器具有更高的滤波精度和稳定性.      

基于粒子群优化算法的模式分类规则获取

提出了基于粒子群优化的规则提取算法．该算法将规则编码为粒子，通过粒子群优化算法的速度-位移搜索模型以及粒子保存的记忆信息指导生成模式分类规则集．算法用于Iris数据集模式分类规则的提取．与其他规则提取方法比较，该算法在提高分类规则正确率的同时减少了计算费用．     

基于果蝇优化算法改进的粒子滤波及其在目标跟踪中的应用

针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出一种基于果蝇优化思想的粒子滤波算法.该方法视粒子权值为个体适应度值,并将果蝇不断从低浓度的地方飞向高浓度的地方的觅食寻优过程引入到粒子滤波当中,驱使粒子不断向高似然区域移动,提高了粒子群的整体质量.为了解决标准果蝇优化算法易陷入早熟的问题,将遗传算法中的交叉、变异操作自适应地应用到果蝇优化算法寻优过程当中.首先通过交叉操作改善粒子分布,当果蝇优化算法陷入局部最优时,再采用柯西变异扰动,促使算法快速跳出局部极值并继续搜索全局极值.通过非线性模型仿真以及目标跟踪实验表明该算法有效提高了非线性系统状态估计精度,具有较好的稳定性,同时降低了状态估计所需的粒子数量.     

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.     

基于独立权重和分级变异策略的粒子群算法

针对粒子群优化算法中存在的局部收敛问题,提出一种融合惯性权重调整和群体最佳位置变异两种策略的粒子群优化算法.该算法将个体粒子的状态信息引入惯性权重策略,独立调整每个粒子的惯性权值,体现个体粒子对权重需求的差异.在最佳位置变异策略中采用分级思想,根据粒子群的搜索状态选择相应的极值变异方式,使变异操作更具针对性.实验结果表明,该算法对多个测试函数都表现出良好的优化性能,能有效避免局部收敛问题,提高了粒子群的全局搜索能力.     

锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法

针对锂离子电池的容量恢复现象导致的剩余寿命预测精度不高的问题,提出了一种锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法.首先通过分析锂电池的衰退数据将锂离子电池的退化过程分为正常退化、容量恢复和加速退化三种状态,然后分别对三种状态的退化过程进行建模并验证了模型的有效性,将3种状态的模型组合得到锂离子电池多状态容量衰退模型.然后基于建立的模型提出了粒子群优化粒子滤波算法,用于多状态容量衰退模型进行参数识别和状态更新.最后实现了锂离子电池的剩余寿命预测和预测结果的不确定性表达.与其他方法相比,实验结果表明:所提出方法精度更高,鲁棒性更强.     

一种改进的粒子群优化算法及其在盲信号分离中的应用

首先对粒子群优化算法进行了改进,用粒子群中所有粒子最优位置的加权平均值替代速度更新式中的粒子最优位置,并根据粒子群中粒子的浓度自适应地调整加速系数．这种改进的粒子群优化算法利用了粒子群中所有粒子最优位置的信息,并在进化过程中自适应地调整“认知”部分和“社会”部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度．然后,针对盲...     

基于扩容和双距离决策的多目标粒子群优化算法

为了更好地改善多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于扩容和双距离决策的多目标粒子群优化算法。利用扩容的方法对目标空间中目标函数值的上下限进行扩大,得到新的上下限后再建立网格,这样可以计算出边界点的坐标。在小网格中选择引导粒子或者劣质粒子时,利用小网格中粒子到理想点和当前小网格最优点的距离进行决策筛选,这样充分利用目标空间中的信息来对粒子的优先级进行判断。对新的粒子进行差分变异,增加了整体的多样性,并通过阈值控制其变异的频率。将算法和当前具有代表性的多目标粒子群优化算法进行对比实验,提出的算法效果更佳。实验表明,提出算法的收敛性和多样性不仅得到较大提高,而且较为稳定。     

一种新的求解多目标问题的分组粒子群优化算法

用粒子群优化算法求解多目标问题容易陷入局部最优,为此本文提出了一种分组粒子群多目标优化算法。该算法将决策空间分成Q个子空间,每个子空间随机的分配N个粒子,这Q个粒子群分别在各自的空间进行独立搜索。为保证每个种群的搜索多样性和遍历性,用混沌序列对各组粒子位置进行初始化,同时对各组进行基于聚集距离的粒子择优进化。由典型多目标函数的优化实验结果表明,经过适当的分组,该算法能迅速逼近非劣最优解集,效果令人满意。