改进渐消中心差分粒子滤波的单站无源定位算法

针对粒子滤波中存在的重要性密度函数难以选取和可能出现粒子退化的问题,提出了一种改进渐消中心差分粒子滤波算法.该算法从研究粒子滤波的建议分布出发,充分利用最新观测信息,通过引入改进的渐消因子实时调整增益阵,得到一种优化的建议分布函数,能够有效缓解粒子退化现象.同时,在粒子采样中,研究采用了多样化的采样方式减轻滤波中粒子枯竭的影响,进一步提高了滤波精度.将该算法应用到单站无源定位系统中进行仿真运算,仿真结果表明,在不同的观测精度环境下,该算法使得系统具有更好的自适应性和滤波精度.     

ISCPF在捷联惯导初始对准中的应用

针对标准粒子滤波算法中存在的重要性密度函数难以选取的问题,提出了一种新的迭代平方根容积粒子滤波(ISCPF)算法.将高斯-牛顿迭代和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法相结合,得到迭代平方根容积卡尔曼滤波(ISCKF)算法.利用ISCKF算法获得粒子滤波算法的重要性密度函数,有效抑制了粒子退化现象.捷联惯导系统大方位失准角初始对准的仿真结果表明:该算法对航向失准角的估计精度可以达到2.21′,相比于标准粒子滤波(PF)算法和容积粒子滤波算法(CPF)具有更高的估计精度.     

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。     

新型粒子滤波算法在传递对准系统中的应用

为了提高传递对准非线性系统状态估计中粒子滤波算法的估计精度,提出了一类应用中心差分滤波(CDDF)算法产生粒子建议分布的中心差分粒子滤波(CDDPF)算法.该算法应用Stirling插值公式逼近非线性函数,用Cholesky分解确保误差方差阵正定性,获得滤波稳定数值计算;应用CDDPF算法生成粒子建议分布,能够融合最新量测信息;最后应用新算法对传递对准系统模型进行最优滤波,CDDPF算法数值计算稳定性优于UKPF算法,状态变量估计精度得到明显提高.     

约束无迹粒子滤波及其在车辆导航中的应用

针对城市高楼密集区,卫星导航信号易被干扰或遮挡、航位推算长期定位误差积累导致车辆组合导航定位精度差的问题,提出一种约束无迹粒子滤波算法。首先,该算法利用无迹卡尔曼滤波对实时状态的均值和方差进行估计,生成的高斯分布作为粒子采样的重要性函数,克服了粒子滤波重要性函数难以选取的问题。其次,采用从观测方程中提取约束条件、构建约束方程的方法,解决约束条件难以构造和新增约束方程导致算法计算量激增的缺陷。再次,通过构造拉格朗日函数,得到无迹粒子滤波的状态估值投影到约束平面的最小值。然后,设计车辆组合导航系统的车辆运动约束方程和道路约束方程,对状态估计值进行约束,修正误差大的估计值,提高了状态量的估计精度。最后,将提出的约束无迹粒子滤波应用到全球定位系统/航位推算车辆组合导航系统中进行仿真验证,并与无迹粒子滤波和自适应无迹粒子滤波进行比较。结果表明:提出的算法估计得到位置误差均值控制在1.5 m左右,而2种比较算法估计得到的位置误差均值控制在3 m左右;提出算法的位置误差估计精度明显优于2种比较算法,车辆组合导航定位性能得到了改善。该方法为驾驶人提供了可靠的反馈信息,避免了交通事故的发生,从而减小了人员伤亡和经济损失。     

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.     

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.     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

基于改进的萤火虫算法优化粒子滤波方法

针对粒子滤波算法权值退化和多样性匮乏造成的滤波精度下降问题,提出了权值抖动萤火虫算法和不完全重采样结合的方法来改进粒子滤波.该算法在全局最优值代替萤火虫间的交互信息基础上利用权值抖动吸引度函数改进萤火虫算法来优化粒子滤波的采样过程,使粒子集趋向于真实值附近,同时采用不完全重采样方法,能够缓解粒子退化问题.实验结果表明该算法可以有效缓解粒子退化和改善粒子多样性贫化,同时提高了滤波精度.     

基于容积原则的概率假设密度滤波算法

为改善多目标跟踪问题中概率假设密度滤波精度与算法运行时间之间的关系,提高目标状态和数目的实时估计性能,提出了基于容积原则的概率假设密度滤波算法. 该算法在高斯混合粒子概率假设密度的框架下,利用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差, 产生粒子滤波算法的重要性函数,实现高精度粒子的重构,来近似目标状态和数目的概率分布,并且在高斯混合概率假设密度滤波算法中进行采样和更新. 仿真验证了所提出算法的有效性,其Wasserstein误差距离优化了17.32%,目标数估计均值也提高了23.72%.      

闪烁噪声下目标跟踪的容积粒子滤波算法

针对闪烁噪声下非线性非高斯系统的目标跟踪问题,首先建立了闪烁噪声的数学模型;然后分析了传统粒子滤波算法的优劣点,在此基础上,引入容积卡尔曼滤波算法,重新设计粒子滤波的重要性密度函数,提出用容积粒子滤波算法来跟踪目标。最后进行了仿真分析与对比。仿真结果表明,闪烁噪声条件下,容积粒子滤波算法的跟踪误差分别是传统粒子滤波算法和无迹粒子滤波算法的1/5和1/2,有更高的跟踪精度;而运行时间仅是无迹粒子滤波算法的1/2,且跟踪稳定性更好。     

Improved flight conflict detection algorithm based on Gauss-Hermite particle filter

In order to improve the accuracy of free flight conflict detection and reduce the false alarm rate, an improved flight conflict detection algorithm is proposed based on Gauss-Hermite particle filter (GHPF). The algorithm improves the traditional flight conflict detection method in two aspects: (i) New observation data are integrated into system state transition probability, and Gauss-Hermite Filter (GHF) is used for generating the importance density function. (ii) GHPF is used for flight trajectory prediction and flight conflict probability calculation. The experimental results show that the accuracy of conflict detection and tracing with GHPF is better than that with standard particle filter. The detected conflict probability is more precise with GHPF, and GHPF is suitable for early free flight conflict detection.     

一种强背景噪声下的WSN目标定位算法

为了进一步提高无线传感器网络(WSN)目标定位解算精度,提出了一种改进的Cubature粒子滤波(ICPF)定位算法.该算法运用最小二乘法估计移动目标当前初始时刻的位置,使用Cubature卡尔曼滤波和Gauss-Newton迭代法来充分利用测量更新后的状态最新信息,精确设计目标状态重要性密度函数,为粒子滤波提供相应的建议分布,从而能够更加有效改善粒子滤波器的性能.仿真实验结果证明,提出的改进算法在强背景噪声下能有效提高定位精度且收敛性增强,其性能优于标准粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)及Unscented粒子滤波定位算法(UPF).      

基于粒子滤波的检测前跟踪算法的改进

针对基于粒子滤波的检测前跟踪(PF-TBD)技术在弱目标的跟踪定位中,目标检测概率较低的问题提出改进。首先,对重要性密度函数进行重新构造,在只包含弱目标的运动模型预测数据的基础上,将实际观测数据与其一起构成的后验概率密度函数作为改进后的重要性密度函数。其次,在满足该后验概率密度函数的分布中,选取一定数目的粒子,在对目标的下一状态估值中,采用MMSE算法,推导出满足最小均方误差的表达式,而且通过引入概率粒子滤波算法,在计算上避开了积分运算。通过仿真实验表明,改进的PF-TBD算法不仅计算简单,而且提高了弱目标检测概率。     

并行局部概率假设密度(PHD)粒子滤波

针对概率假设密度滤波权值更新效率低下的问题, 提出一种并行局部概率假设密度粒子滤波?通过聚类将粒子按目标估计个数进行分类并添加标签,通过一步预测和跟踪门限将观测区域划分为目标存在区域和不包含目标的杂波区域,修正目标所在的局部区域杂波强度公式,独立并行地计算每个目标所在区域的局部概率假设密度?仿真结果表明,并行的局部概率假设密度粒子滤波时效性更高,误差更低?     

融合视觉与雷达数据的改进粒子滤波车辆目标跟踪

针对视觉跟踪中由于尺寸变化累积误差导致目标丢失的问题,提出一种融合视觉与毫米波雷达数据的改进粒子滤波车辆跟踪算法。首先,引入遗传算法改善标准粒子滤波中的粒子退化与粒子衰退问题,根据退化程度计算动态自适应的遗传交叉概率,并利用高斯分布替代平均分布计算种群适应度。然后,将图像HSV直方图特征与改进粒子滤波算法结合,实现车辆多目标跟踪。最后,通过雷达目标投影点与视觉跟踪框的位置关系实现关联匹配,利用深度信息修正跟踪框的位置与尺寸。实验结果表明,相对于标准粒子滤波,改进的粒子滤波算法可以使平均跟踪准确率与精度分别提高22.1%与21.1%。相对于仅采用视觉跟踪,融合雷达数据的跟踪算法能够使车辆目标跟踪精度再次提高9.2%。     

适于无源阵列跟踪的粒子滤波交互多模型算法

针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。在交互阶段,对各模型的相应粒子进行输入交互;在滤波阶段,抽取N个采样点,得到估计采样,从而求得估计输出和有关函数;在混合阶段,获得状态向量的后验条件概率密度函数,通过这个后验概率密度便可获得状态向量的估计量。与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了本文新算法的正确性和有效性。