观测域求积分卡尔曼滤波的机载无源定位算法

针对机载无源定位系统中存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度差等问题,提出一种观测域平方根求积分卡尔曼滤波算法.新算法兼顾了观测域滤波和平方根求积分卡尔曼滤波的优点,将状态矢量中的各个分量自动解耦,分离了可观测项和不可观测项;通过采用Gaussian-Hermit积分规则提高了非线性变换后随机变量参数的估计精度,有效地...     

一种基于拟蒙特卡罗法的骨干粒子群改进算法

针对骨干粒子群算法因受粒子初始化位置分布不均影响易陷入局部最优的问题,提出一种基于拟蒙特卡罗法的初始化策略,用以确保粒子初始位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升骨干粒子群算法的搜索能力.仿真实验表明:与经典骨干粒子群算法相比,采用拟蒙特卡罗法进行初始化的改进算法搜索能力有所增强,问题求解精度有明显提升.     

基于改进残差重采样粒子滤波的纯方位目标追踪

目标被动追踪利用持续的观测信息来估计目标的运动状态,针对此问题提出了一种改进残差重采样粒子滤波算法.算法考虑采样粒子集的空间分布特性,将粒子集空间分布分割为数量可变、可数的网格,在每个网格内运用时间序列相关性分析选择重要粒子,能够丰富采样粒子的多样性,并将该网格内所有粒子的残余权值和赋予该重要粒子,从而削弱采样粒子的退化现象,提高非线性系统状态估计精度.实验表明:当观察噪声方差小于系统噪声方差,特别是当初始采样粒子数目较小时,该算法在单站纯方位目标追踪状态估计中的精度优于传统残差重采样粒子滤波算法.     

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).      

无线传感器网络下的粒子滤波分布式目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下的机动目标跟踪问题,提出了一种描述目标机动加速度的目标状态空间模型,以此模型为基础开发出基于粒子滤波的单目标和多目标跟踪算法.基本思想是:在状态空间中通过寻找一组传播的随机样本来获得近似后验概率分布,并以样本均值代替积分运算,从而求得最小状态方差估计.仿真结果表明,所提算法可以较好地解决无线传感器网络环境下的机动目标跟踪问题,速度跟踪精度、机动加速度跟踪精度均较经典分布式粒子滤波算法分别提高20%、27%.     

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.     

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.     

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.     

一种新型的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法

针对粒子滤波算法的退化以及粒子多样性减弱问题,设计了一种新的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法.该算法首先用粒子的重要性权重来度量其适应度值,依据粒子的适应度值自适应确定粒子进行遗传操作的概率;然后对选出的粒子实施交叉、变异操作;最后重新评估粒子的适应度并进行状态估计.这种可自适应调节概率的遗传操作能对粒子进行移动,从而提升了粒子的多样性,并使得粒子都能分布在状态的后验概率密度分布的周围.实验结果表明,该算法可有效提高非线性系统状态的估计精度,尤其在系统状态发生突变时,可以得到较好的估计精度.     

双向不敏卡尔曼滤波的无源定位算法

针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性.     

容积粒子滤波算法及其应用

针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使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建议性密度函数,获得所需要的带权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计.CPF算法由于产生粒子时使用了最新的测量信息,因而提高了对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验结果表明,CPF算法的估计误差约是标准粒子滤波算法和扩展粒子滤波算法误差的1/5和1/3,是无味粒子滤波(UPF)算法的估计误差的1/2,且运行时间只有UPF算法的1/3.     

基于粒子滤波的灰度目标跟踪算法

粒子滤波主要利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上.提出了一种基于粒子滤波的灰度图像目标跟踪方法,粒子滤波适合各种形式状态空间模型.算法目标特征采用了灰度直方图、灰度梯度直方图对灰度图像序列进行跟踪.粒子滤波跟踪算法有状态转移和状态观测两大重要模型.利用高权值的粒子替代低权值粒子这样的粒子重采样来保证粒子集的健壮性,得到目标最终位置.利用Matlab进行仿真证明了本文算法的有效性和稳健性.     

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.     

机器人自动装配线上提高装配精度的方法

本文研究使用机器人的自动装配线提高装配精度的方法，一方面采取合理的机械结构以提高基础装配件的定位精度，另一方面运用机器人装配系统精度分析的Ｍｏｎｔｅ—Ｃａｒｌｏ方法决定合理的装配中心位置，并通过充分运用机器人的示教功能，调整装配中心位置以达到提高装配精度的目的。     

逆协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器

分布式状态估计系统通过将多个传感器状态融合以得到更精确的融合结果,当传感器之间的协方差未知时,常采用保守估计的策略,但结果精确度较差。为了在传感器之间互协方差未知时得到更精确的融合结果,引入了逆协方差交叉算法,将其与局部稳态Kalman滤波器相结合,提出逆协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器。它克服了协方差交叉融合（CI）算法保守的缺点,证明了ICI的精度高于CI的精度,并基于协方差椭圆给出ICI、CI和局部传感器精度的几何解释。通过两传感器系统的蒙特卡洛仿真例子表明,其实际精度相比于CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器更接近于带已知互协方差的最优融合器的精度。     

一种新型的简化群优化粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度.     

集中式GNSS/INS深组合模型及算法研究

研究了集中式深组合量测模型;并在此基础上研究了深组合滤波算法。由于集中式深组合系统具有强非线性、状态向量维数高、计算量大等特点,将一种降维容积卡尔曼滤波算法(reduced-dimension cubature kalman filter,RCKF)应用于集中式深组合滤波中。相较于常规容积卡尔曼滤波算法(cubature kalman filter,CKF),该算法仅对状态向量中与量测矩阵非线性有关向量采样,减少采样向量维数从而降低滤波计算量。通过仿真实验证明该算法在不损失精度的情况下,可大大减少组合滤波计算量。     

自适应Kalman滤波器在红外夜视跟踪系统中的研究

针对红外夜视系统背景较复杂,直角坐标系下的卡尔曼滤波容易发散,且影响滤波精度的特点,在分析自适应卡尔曼滤波算法优缺点的基础上,提出了一种针对红外夜视系统目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法,此算法利用投影分析法获得目标位置坐标.还对虚拟噪声进行估计,补偿系统的线性误差,消减系统观测误差,并对算法进行了仿真.仿真结果表明,该算...     

云层背景下粒子滤波目标跟踪方法研究

对粒子滤波理论及其实现方法进行了研究.通过模拟实验验证了其优于卡尔曼跟踪的性能,并结合基于双正交小波的边缘形心提取方法和粒子滤波跟踪方法,构建了其跟踪框架.通过粒子数和系统状态转移方程的恰当选择,实现了云层背景下对背景简单的点目标和存在遮挡和旋转变化情况下的大目标进行跟踪.最后通过实验分析了粒子数目和状态方程的选取对跟踪精度的影响.实验证明,结合鲁棒性的小波检测方法和具有"多峰"描述的粒子滤波算法构造成的跟踪器,在运动目标存在局部遮挡和旋转变化等情况下能够实现稳定的目标跟踪.