基于KLD采样的自适应UPF非线性状态估计方法

针对标准UPF算法存在的计算量大、实时性差的问题,设计了一种利用KLD采样在线实时改变粒子个数的自适应UPF算法.该算法的核心思想是利用KLD采样原理,根据预测粒子在状态空间中的分布情况来在线实时的确定下一次滤波迭代所需的粒子个数,减少对滤波算法没有帮助的粒子,仅保留保证滤波估计精度所需的最少粒子个数,从而有效减小算法的运算量,提高算法的实时处理能力.最后,将自适应UPF算法与粒子滤波、标准UPF算法进行了仿真比较,仿真结果表明在保持高精度估计能力的同时,自适应UPF算法比标准UPF算法具有更好的实时性,是解决非线性非高斯系统状态估计问题的一种有效方法.     

粒子滤波器重采样算法的分析与比较

重采样算法解决了粒子滤波器的退化问题.从重采样实现原理、均匀分布理论和计算复杂度的角度对目前广泛应用的四种重采样算法(包括多项式重采样、残差重采样、分层重采样和系统重采样)进行了理论分析,同时引入有效样本数,设定重采样阈值,将四种算法应用于经典纯方位跟踪,通过仿真比较不同重采样算法条件下的运行时间和跟踪性能,并分析重采样阈值的设定对滤波性能的影响.仿真表明,四种算法在跟踪性能上很接近,系统重采样和分层重采样算法下的运行时间很接近,优于其余两种算法,设定重采样闽值后,整体跟踪误差减小了约50%,但并未明显减慢跟踪误差随时间推移的发散趋势.     

快速Metropolis-Hastings变异的遗传重采样粒子滤波器

为了解决传统粒子滤波器粒子退化与贫乏问题,提出了快速变异的遗传重采样粒子滤波算法.该算法将快速Metropolis-Hastings(MH)移动作为遗传算法的变异算子,使得快速变异算子与传统交叉算子、传统选择算子组合为一种新的粒子重采样算法.快速MH变异能对粒子进行移动,使得粒子的稳定分布为目标的后验概率密度分布.快速变异能有效解决一般变异算法易发散的问题,可以更快地提取到反映目标概率特征的典型粒子.实验证明,基于快速MH变异的遗传重采样方法可以快速提高粒子的多样性,避免粒子退化,减小跟踪误差.     

基于观测似然重要性采样的粒子滤波算法

针对粒子滤波中如何来设计重要性采样函数进行动态粒子传播这个重要问题,提出了一种新的基于观测似然重要性采样的粒子滤波算法,该算法打破了常规粒子滤波先按某一重要性采样函数进行采样,再用观测似然进行粒子权重更新的思路,而是直接根据观测似然进行采样,然后再用先验转移概率进行粒子权重更新.由于算法在采样的过程中用到了观测似然函数,这样保证大多数粒子点都分布在高观测似然区域,极大提高了粒子的利用效率,实验证明基于观测似然重要性采样粒子滤波的性能明显优于当今流行的标准粒子滤波,扩展 Kalman粒子滤波以及unscented粒子滤波.     

基于新的采样更新方法的粒子滤波算法

以往的粒子滤波采用由初始先验概率密度产生一组粒子,然后通过重要性密度函数去更新粒子,但会产生粒子退化的问题,因此引入了各种各样的重采样算法,但这样做又产生了粒子多样性丧失的问题。针对粒子滤波的粒子退化现象,提出基于新的采样更新方法的粒子滤波算法,新方法从滤波值和滤波误差协方差矩阵上产生粒子。仿真试验表明,新方法在非线性非高斯情况下要远远好于EKF。     

基于两级采样的粒子滤波检测前跟踪算法

针对粒子滤波检测前跟踪算法中高维状态采样效率低的问题,提出了一种基于两级采样的粒子滤波检测前跟踪算法。根据状态向量中各分量对量测有无直接影响,把粒子的高维状态采样转换为两个序列低维采样,提高了粒子采样效率,进而可获得更高的检测概率和估计精度。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法研究

在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等.根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改进的粒子滤波算法,并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进.利用matlab进行了仿真实验,与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法.     

组合导航系统的自适应MCMC信息融合算法

针对组合导航系统为高维非线性非高斯的特点,提出了一种在线实时调整粒子个数的自适应MCMC(Markov Chain Monte Carlo)粒子滤波算法.该算法利用基于KLD(Kullback-Leibler Distance)采样方法的自适应粒子个数调整算法在线调整MCMC粒子滤波过程中的粒子个数,利用预测粒子在状态空间中的分布情况来在线实时的确定下一次滤波迭代所需的粒子个数,从而有效减小算法的运算量,提高MCMC粒子算法的实时处理能力.最后,将该算法应用到了组合导航系统中进行了仿真研究.通过仿真结果可以看出,该算法在保持了MCMC粒子滤波算法的估计能力的同时,有效降低了算法的计算量,更适合于实际应用.     

一种有效的水下目标运动分析算法与仿真研究

研究了基于纯方位观测的水下目标运动分析(TMA)原理及方法,针对常用粒子滤波算法在水下目标运动分析中存在的后验概率选择问题及粒子退化现象,通过分析问题产生的原因,提出了一种基于改进粒子滤波算法的水下目标运动分析方法。该算法首先结合了扩展卡尔曼滤波与粒子滤波算法(EKF-PF)各自的优势,同时考虑到粒子退化现象,并将马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)应用于EKF-PF算法中。与传统粒子滤波算法相比较,该算法不仅提高了重要性密度函数准确度,同时还克服了粒子退化问题,而且对重采样带来的采样枯竭也有很好的抑制作用。通过仿真实验表明该算法有效,且估计精度有较大的提高。     

基于近似思想的增广PF研究

由于传统的增广卡尔曼滤波方法难以有效解决带有未知参数估计的强非线性、非高斯动力学问题。针对这一问题,在对粒子滤波算法研究的基础上提出了基于近似思想的增广粒子滤波方法。这一方法利用高斯随机游走模型对未知参数进行增广建模,再通过粒子滤波方法进行状态估计。为了提高观测新息的利用率,提出了一种新的重要性函数;针对高斯随机游走模型方差不断增大的问题,采用了修改后的Kernel平滑模型进行解决;对粒子重采样方法进行了修改,采用了混合重采样的策略,增强了粒子活性。通过算例进行仿真,验证了算法的有效性。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.