基于优化组合重采样的粒子滤波算法

重采样过程的引入,消除了粒子滤波(PF)过程中的粒子匮乏现象,使PF方法迅速地在多个领域内得到应用,但重采样过程却削弱了粒子的多样性,从而导致滤波性能下降,甚至滤波发散.提出了一种基于优化组合的重采样方法,通过选取粒子和被抛弃粒子的适当线性组合而产生新的粒子,增加了粒子多样性,从而提高PF算法的精度.仿真结果表明,步长系数为零时,该算法等价于基本的PF算法;步长系数很大时,该算法不能收敛;在适当选择步长系数的情况下,该算法的滤波性能高于基本的PF算法.介绍了该重采样算法,仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于粒子滤波算法的物体轮廓提取

为了解决物体轮廓提取工作中,由于图像的复杂性和多义性无法依靠计算机来自动完成,而手工提取又存在速度慢、精度低、工作量大等缺点的问题,提出了一种基于粒子滤波算法的物体轮廓的提取算法,该方法可以整合各种先验信息到模型中去提高提取精度.实验证明该方法通过很少的人工交互就可以很好的提取复杂物体的轮廓.该方法为提取物体轮廓线提供了较好的解决对策.     

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.     

辅助粒子滤波算法及仿真举例

粒子滤波算法是近年来提出的一种较新的算法.通常的粒子滤波利用采样重要性重抽样算法,该算法选用先验分布,但它易受外部观测量的影响,因而会导致权值变化较大,并且引起较高的蒙特卡罗方差以致会使滤波性能较差.为此,本文引入一个辅助变量,利用一种新的使用二次加权操作的粒子滤波算法--辅助粒子滤波算法来对采样重要性重抽样算法进行改进.最后,通过两个仿真实例一维非线性追踪模型和二维纯方位目标追踪模型,进一步分析指出辅助粒子滤波算法比采样重要性重抽样算法更有效.     

基于BB-BC的粒子滤波算法研究

粒子滤波是目前解决非线性、非高斯系统问题的主流方法,为克服粒子退化对粒子滤波性能的影响,提出了一种基于大爆炸-大坍塌(BB-BC)优化算法的智能化粒子滤波算法。将大爆炸-大坍塌优化算法应用于重采样,以迭代机制设计解决粒子退化问题。仿真结果表明,该算法与标准粒子滤波算法相比计算简单,滤波效果优于标准粒子滤波算法。     

粒子滤波和ANFIS级联滤波的去噪技术

为实现实际应用中的非线性、非高斯系统中的状态估计,结合粒子滤波非线性估计的优势和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的非线性逼近功能,建立了ANFIS粒子滤波模型。该模型首先通过ANFIS消除测量信号中有色噪声的影响,再运用粒子滤波实现对状态的最优估计,从而进一步提高估计精度。仿真结果表明ANFIS与PF的级联滤波较单一的粒子滤波均值减少了65%,方差减小了74.4%。ANFIS粒子滤波对于强非线性系统的噪声消除效果显著,使状态估计精度得到了较大提高,证明了该级联滤波模型的有效性。     

量测不确定下基于粒子权重优化的粒子滤波算法

为有效评价量测不确定下的粒子权重,提出了一种基于粒子权重优化的粒子滤波算法.首先,通过置信距离和置信矩阵的构建及求解实现粒子间蕴含的冗余和互补信息的充分提取,给出了一种度量粒子间相互支持程度的一致性权重,并利用权重平衡因子实现代价评估粒子滤波中粒子权重和一致性权重的优化组合,进而实现粒子权重的合理优化.新算法既充分利用了当前时刻粒子集中的信息,又避免了量测噪声先验统计信息的偏差的不利影响,从而提升了粒子权重度量结果稳定性和可靠性.理论分析和仿真实验验证了所提算法的有效性.     

基于KHM的多层采样粒子滤波算法

文章通过多层采样方式,将样本空间划分为多个部分,集中采样点到使概率密度函数值大的地方,大大减小了采样误差;在重采样阶段嵌入KHM聚类算法,通过将空间特征与权重分布近似的粒子进行聚类,降低总的样本数,提高了计算效率。样本经聚类处理后,在保持粒子状态后验分布的几何特征的同时,状态空间中的粒子数明显降低,计算效率显著提高。     

阈值去噪下的改进粒子滤波算法

针对粒子滤波在非线性系统上具有优越性,但粒子在传播过程中必然受到噪声影响的问题,提出了在阈值去噪下的改进粒子滤波算法.将小波阈值去噪的思想引入到粒子滤波中,即信号先经过小波包分解,再利用适当的阈值保留分解系数较大者并将系数较小者置为0,这样每个粒子结合其历史信息可降低噪声水平,进而改进滤波的状态估计值.蒙特卡罗仿真实验表明,加入阈值去噪的粒子滤波法可以有效降低滤波的均方根误差,提高滤波精度.在所采用的线性及非线性系统中,均方根误差均值分别降低了14%和12%.     

基于权值优化的粒子滤波算法研究

为解决粒子滤波算法中存在的权值退化和实时性差的问题,提出了一种改进的权值优化组合粒子滤波算法(impWOPF),该算法通过对粒子权值设定门限Thershold,剔除权重小于Thershold的粒子,减少不必要的粒子运算,然后对小于粒子群权值均值的粒子进行权值优化组合,以增大小权值粒子的权值,保持了粒子多样性,提高了算法的实时性。仿真结果表明,该算法能够在保证估计精度的同时,有效降低重采样过程中的计算量,有利于实时信号的处理。     

基于最优邻居引导萤火虫移动的粒子滤波算法

针对重采样算法导致粒子种类减少影响粒子滤波估计精度的问题,将萤火虫算法引入到粒子滤波过程中,提出了一种改进的粒子滤波算法.改进算法在萤火虫个体相对亮度的计算中引入最新时刻的观测值,同时为避免迭代后期粒子在最优值附近震荡,引入递减函数更新吸引度的大小.为减少算法的复杂度,利用最优邻居引导萤火虫个体移动并控制搜寻的范围.最...     

基于粒子滤波的TEM肾小球基底膜分割

目的：为了分割出厚度突然变窄、走向突然转变的基底膜,以辅助病理医生诊断遗传性肾小球疾病,本文提出了一种基于粒子滤波的TEM肾小球基底膜分割方法。方法：本文方法依据粒子滤波的原理,首先手动选择小段基底膜得到初始化的粒子;然后根据已估计状态的粒子的先验信息,利用动态模型产生下一个状态的粒子集;再从中选择满足约束条件的粒子,并利用似然函数选出权重较大的粒子;在连续状态的估计中,为了分割出厚度突然变窄、走向突然转变的基底膜,本文结合了回溯法和重采样的方法来更新粒子;随着多个连续状态的粒子估计,最终得到基底膜的分割结果。实验结果：选择了6组厚度突然变窄、走向突然转变的肾小球TEM图像进行基底膜分割, Dice相似系数范围为0.70~0.85。结论：本文方法能够有效分割出厚度突然变窄、走向突然转变的基底膜,得到较为完整的基底膜。     

粒子滤波算法重采样门限值研究

目标跟踪算法的目的是对目标进行跟踪,跟踪滤波算法的好坏直接决定了能否及时地跟踪上目标。在粒子滤波算法中,重采样是很重要的一步,很多介绍粒子滤波的文献都提到了在重采样前设置一个采样门限,以此来判断在粒子滤波算法中是否进行重采样。采用实际仿真的方法研究了采样门限取值对跟踪效果包括跟踪时间以及跟踪精度的影响,采用了最经典常用的跟踪模型进行了仿真研究。     

一种新的正则化粒子滤波图像恢复算法

引入粒子滤波对解决非线性非高斯模型的优良特性,将一种新的正则化粒子滤波算法(regularized particle filter)应用到混合噪声和乘性噪声图像恢复中.由于采样重要性重采样(SIR)方法在重采样时没有考虑观测量而引入误差,本文方法从后验连续分布中采样,引入观测量进而减少误差,同时将易实现的累积分布函数和正则化重采样步骤融合,进一步使粒子方差最小化,解决粒子衰竭问题,缓解退化现象.通过对具有混合噪声图像以及医学乘性噪声图像的恢复效果表明了该算法的有效性,且与小波阈值法和SIR粒子滤波法对比显示了其优越性.     

单站无源定位中的一种简单粒子滤波算法

提出了一种简单的正则粒子滤波,克服了标准粒子滤波在用于单站无源定位中时出现的粒子匮乏现象,将粒子滤波成功的应用到了无源定位中.通过计算机仿真表明,这种简单的正则粒子滤波能有效缩短定位时间,提高定位精度.     

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.     

基于曲波变换的地震信号去噪方法

根据curvelet变换的性质和阈值去噪原理,提出一种地震信号自适应阈值去噪方法.首先对地震信号进行curvelet变换,利用地震信号的curvelet,变换系数在小同分解层的特点,通过计算curvelet系数统计量的方法来确定自适应阈值,然后采用软阈值折衷方法埘curvelet系数进行处理,最后通过curvelet逆变换得到去噪的地震信号.试验结果表明,该方法在去除噪声的同时能更好地保留信号的细节,其去噪效果要优于传统的小波去噪方法.     

基于GHF高斯粒子滤波的检测前跟踪算法

针对粒子滤波存在粒子退化,会导致检测前跟踪(TBD)算法的检测和跟踪性能下降这一不足,提出了一种基于高斯-哈密顿滤波(GHF)高斯粒子滤波的TBD算法.该算法基于高斯粒子滤波,采用GHF算法构造的重要性密度函数采样连续出现粒子,考虑了最新的量测信息,采样粒子更逼近于真实的后验概率密度,克服了粒子退化问题.仿真结果表明:与基本TBD算法相比,所提出的TBD算法提高了对目标的检测和跟踪性能.     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

基于序列图像的粒子滤波跟踪算法

基于序列图像的目标跟踪方法研究已成为当前计算机视觉领域的一个重要研究内容.构建一个准确、实时和鲁棒的跟踪系统是该领域的研究重点.本文提出了一种改进的基于粒子滤波器算法的快速目标跟踪方法.通过提取序列图像中目标的HSI颜色空间直方图作为目标模板,建立系统的状态转移模型和观测模型,应用重采样技术,最后利用粒子的加权和估计最终目标位置和形状.通过软件仿真实验,本文提出的算法较传统的目标跟踪算法具有更好的实时性,准确性和鲁棒性.