自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪(英文) 被引量：5

1

作者 徐超 高敏 杨耀 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1942-1949,共8页

分层卡尔曼粒子滤波成功应用于目标跟踪,但其只对目标位置进行了优化,忽略了其他仿射参数,导致跟踪中的粒子数目仍然很大。为了实现复杂环境下的快速目标跟踪,提出一种带有自调整策略的分层卡尔曼粒子滤波方法。该方法将目标划分为线性... 分层卡尔曼粒子滤波成功应用于目标跟踪,但其只对目标位置进行了优化,忽略了其他仿射参数,导致跟踪中的粒子数目仍然很大。为了实现复杂环境下的快速目标跟踪,提出一种带有自调整策略的分层卡尔曼粒子滤波方法。该方法将目标划分为线性和非线性状态空间,并通过少量粒子的迭代过程在非线性状态空间逐步搜索最优状态。其详细过程如下:首先,利用卡尔曼滤波预测目标位置,结合目标运动信息计算潜在目标区域;然后在该区域内生成一组随机粒子,通过在线姿态估计对粒子状态进行调整,并将观测结果与目标模板进行比较,修正粒子摄动的方向以逼近目标。把该方法应用于大机动目标的视频序列中,并与现有的跟踪方法进行了对比。结果表明,所提方法能够以少量粒子实现准确、稳定的目标跟踪,大大降低了跟踪算法的运算量,提高了跟踪效果。 展开更多

关键词 分层卡尔曼粒子滤波 自调整策略 姿态估计 目标跟踪

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卡尔曼粒子滤波中基于精确运动模型的局部区域估计（英文） 被引量：4

2

作者 徐超 高敏 杨耀 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期3475-3482,共8页

粒子滤波广泛应用于对精度和稳定性要求较高的目标跟踪,但其计算量大,并且计算复杂度随着状态量和粒子数目增长迅速增加。将目标跟踪转化为由粗到精的搜索过程,提出了一种基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波算法。该方法利用加... 粒子滤波广泛应用于对精度和稳定性要求较高的目标跟踪,但其计算量大,并且计算复杂度随着状态量和粒子数目增长迅速增加。将目标跟踪转化为由粗到精的搜索过程,提出了一种基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波算法。该方法利用加速度的运动模型在真实目标位置的周围估计目标的散布范围,并在该范围内随机生成粒子,寻找精确的目标位置。文中引入加加速度模型主要是由于现有方法的状态量阶数不足,导致模型精确度较低,无法应对大机动目标的跟踪。因此,引入了高阶状态变量加加速度,并将其用于改进分层卡尔曼粒子滤波的运动模型。利用分层卡尔曼粒子滤波、粒子滤波以及提出的方法进行了跟踪试验,结果表明,基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波模型的跟踪方法能够提高线性运动的预测精度,实现复杂环境下精确稳定的跟踪。 展开更多

关键词 改进分层卡尔曼粒子滤波 由粗到精搜索策略 区域估计 JERK模型

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基于动态生成树和改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法研究 被引量：14

3

作者 蒋鹏 宋华华 王兴民 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期415-421,共7页

针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法。通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化... 针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法。通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化,使得δ采样点的分布更加接近目标的真实状态,以提高目标跟踪精度。同时,构建了一个随目标移动而动态生成的树形结构作为算法的执行平台。仿真结果表明,采用动态生成树作为算法执行平台提高了节点资源的利用率,降低了网络能耗,采用粒子群优化后的不敏卡尔曼滤波提高了目标跟踪精度,减少了算法运行时间。 展开更多

关键词 目标跟踪 改进不敏卡尔曼滤波 粒子群优化 动态生成树

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双层无迹卡尔曼滤波 被引量：21

4

作者 杨峰 郑丽涛 +1 位作者 王家琦 潘泉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1386-1391,共6页

针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman fllter, UKF)在强非线性系统中估计效果差的问题,提出了双层无迹卡尔曼滤波(Double layer unscented Kalman filter, DLUKF)算法,该算法用带权值的采样点表征先验分布,而后用内层UKF算法对每个采... 针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman fllter, UKF)在强非线性系统中估计效果差的问题,提出了双层无迹卡尔曼滤波(Double layer unscented Kalman filter, DLUKF)算法,该算法用带权值的采样点表征先验分布,而后用内层UKF算法对每个采样点进行更新,最后引入外层UKF算法的更新机制得到估计值和估计协方差.仿真结果表明,相比于传统算法,所提的DLUKF算法可以在较低计算负载下获得较高滤波估计精度. 展开更多

关键词 状态估计 采样策略 无迹卡尔曼滤波 改进的无迹卡尔曼滤波 无迹粒子滤波

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对粒子滤波器的若干改进算法 被引量：1

5

作者 王鑫 胡昌华 暴飞虎 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第3期8-9,共2页

近年，粒子滤波（Particle Filter，简称PF）备受关注，与传统滤波方法相比，它具有简单易行、适用于非线性及非高斯噪声环境的优点，因此被广泛应用于诸多工业领域，如计算机视觉、航空导航及过程监控等。除计算负担较大外，样本贫化... 近年，粒子滤波（Particle Filter，简称PF）备受关注，与传统滤波方法相比，它具有简单易行、适用于非线性及非高斯噪声环境的优点，因此被广泛应用于诸多工业领域，如计算机视觉、航空导航及过程监控等。除计算负担较大外，样本贫化现象是PF的最大缺点，尤其对较长时间内维持不变的量（如受故障影响的模型参数）进行估计时影响尤为突出，更易导致PF算法退化，极端情形会导致算法发散。这对将PF应用于故障诊断影响很大。减轻样本贫化影响的最简单方法是加大样本集，但一般难以做到。本文把扩展卡尔曼滤波（EKF）及正则采样算法引入粒子滤波，从而得到了改进算法。 展开更多

关键词 改进算法 滤波器 粒子 故障诊断 计算机视觉 卡尔曼滤波 工业领域 过程监控

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基于多样性向导的自适应重采样粒子滤波研究 被引量：5

6

作者 于金霞 汤永利 许景民 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第6期231-234,共4页

由于在非线性非高斯系统和多模处理能力上的优越性,粒子滤波算法已经被广泛应用。针对粒子滤波算法现有缺陷分析,提出一种基于多样性向导的自适应重采样粒子滤波。首先,基于多样性向导自适应调整重采样阈值。在基于有效样本大小的自适... 由于在非线性非高斯系统和多模处理能力上的优越性,粒子滤波算法已经被广泛应用。针对粒子滤波算法现有缺陷分析,提出一种基于多样性向导的自适应重采样粒子滤波。首先,基于多样性向导自适应调整重采样阈值。在基于有效样本大小的自适应重采样技术之上,借助了另一多样性测度即种群多样性因子来自适应地调整有效样本大小的阈值;而且,在重采样之后引入样本变异操作来确保样本的多样性。然后,提出了一种改进的部分分层重采样算法。该算法借鉴部分分层重采样执行快、时间短的优点,同时结合权重优化的思想改进重采样的样本权重计算。最后,通过仿真实验验证了所提粒子滤波算法的性能和有效性。 展开更多

关键词 粒子滤波 自适应重采样 多样性 改进的部分分层重采样

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基于改进粒子群算法辨识电池参数估算SOC 被引量：3

7

作者 刘继超 王维庆 +1 位作者 王海云 邓永存 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期65-69,共5页

针对电池模型多参数辨识的问题及传统辨识算法收敛精度差、收敛速度慢的问题,提出基于改进粒子群算法的参数辨识方法,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合,估算电池荷电状态(SOC)。根据一阶RC等效电路模型,采用双线性变换进行离散化处理... 针对电池模型多参数辨识的问题及传统辨识算法收敛精度差、收敛速度慢的问题,提出基于改进粒子群算法的参数辨识方法,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合,估算电池荷电状态(SOC)。根据一阶RC等效电路模型,采用双线性变换进行离散化处理得到辨识模型;引入学习因子(Pai)、非线性多尺度学习策略和免疫综合学习策略,改进算法,提高粒子群算法的全局寻优能力与收敛精度,实现在线辨识电池参数;根据电池综合状态系统估算SOC。仿真结果表明,相对于基本粒子群相对误差约为6%,该算法的相对误差约为3%,且波动较小,可更准确地估算电池的SOC。 展开更多

关键词 一阶RC等效电路模型 双线性变换 无迹卡尔曼滤波(UKF)算法 改进粒子群

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基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究 被引量：62

8

作者 张华强 王国栋 +3 位作者 吕云飞 秦昌礼 刘林 宫金良 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期18-25,共8页

为提高农机作业时直线行驶的精度,提出了一种基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法。在建立了运动学模型和纯追踪模型的基础上,对农机直线跟踪方法进行研究;针对GPS导航精度易受噪声干扰的问题,通过卡尔曼滤波对航向误差以及横向误差... 为提高农机作业时直线行驶的精度,提出了一种基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法。在建立了运动学模型和纯追踪模型的基础上,对农机直线跟踪方法进行研究;针对GPS导航精度易受噪声干扰的问题,通过卡尔曼滤波对航向误差以及横向误差进行了平滑处理,以获取更高精度的航向误差和横向误差;为提高纯追踪模型的自适应能力,以横向误差和航向误差的均方根误差为基础,构建适应度函数,并设计了权重函数,采用横向误差作为主要决策参数,通过粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法实时确定纯追踪模型中的前视距离;为使粒子群减少计算时间、尽快进行局部搜索,对PSO算法中惯性权重系数进行了改进。以东方红1104-C型拖拉机为试验平台,设计了农机自动导航控制系统,进行了农田播种试验。结果表明:当农机行驶速度为0.7 m/s时,采用基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法,直线跟踪的最大横向误差为0.09 m;当行驶距离超过5 m后,最大横向误差为0.02 m,该算法能够有效地提高农机作业时的直线行驶精度。 展开更多

关键词 农业机械 自动导航控制 改进纯追踪模型 粒子群算法 卡尔曼滤波 前视距离

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余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统 被引量：12

9

作者 华冰 刘建业 +2 位作者 李荣冰 赵伟 刘瑞华 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期570-575,共6页

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值... 对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。 展开更多

关键词 MEMS 余度配置 组合导航 改进平淡粒子滤波 平淡卡尔曼滤波

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基于ESP模型的锂电池参数辨识和SOC估计 被引量：5

10

作者 吴波 谢锋 +1 位作者 卢佩航 徐劲力 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第6期832-835,874,共5页

精准的电池模型是电动汽车电池管理系统的关键,它为准确估计电池荷电状态(SOC)提供保证。基于电化学反应机理,建立扩展单粒子(ESP)模型。基于ESP模型参数较多的特点,利用改进遗传算法分不同SOC阶段进行多组参数辨识,通过充放电实验验证... 精准的电池模型是电动汽车电池管理系统的关键,它为准确估计电池荷电状态(SOC)提供保证。基于电化学反应机理,建立扩展单粒子(ESP)模型。基于ESP模型参数较多的特点,利用改进遗传算法分不同SOC阶段进行多组参数辨识,通过充放电实验验证模型的准确性。基于ESP模型和卡尔曼滤波算法,引入强跟踪滤波器和自适应滤波方法,且对模型状态方程进行修正,建立自适应强跟踪Sigma点卡尔曼滤波算法来进行SOC估计。结果表明,ESP模型有较高的精度,且基于此模型和所建立的算法可以实现对SOC的精确估计,其最大误差在2.3%以内。 展开更多

关键词 扩展单粒子模型 参数辨识 改进遗传算法 荷电状态估计 卡尔曼滤波

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基于控制分配的推力矢量短距起飞垂直降落飞机减速过渡控制 被引量：4

11

作者 刘亮 唐勇 +2 位作者 陶呈纲 甄子洋 刘继承 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期832-841,共10页

针对推力矢量型短距起飞垂直降落飞机由平飞到悬停的减速过渡过程中面临非线性、控制量冗余且耦合等问题,本文建立了含执行器约束的推力矢量短距起飞垂直降落飞机六自由度非线性数学模型,提出一种基于智能控制分配的减速过渡过程控制方... 针对推力矢量型短距起飞垂直降落飞机由平飞到悬停的减速过渡过程中面临非线性、控制量冗余且耦合等问题,本文建立了含执行器约束的推力矢量短距起飞垂直降落飞机六自由度非线性数学模型,提出一种基于智能控制分配的减速过渡过程控制方法:以非线性增量动态逆方法设计控制律,获得虚拟控制指令。考虑执行器执行能力和过渡过程期望指标设计优化函数,使用改进的粒子群算法在线解算实际控制量。仿真实验验证了该方法在过渡过程中具有指令跟踪精度高,对气动参数摄动与外界风干扰鲁棒性强等优点。 展开更多

关键词 短距起飞垂直降落飞机 减速过渡 增量动态逆 智能控制分配 改进粒子群算法 非线性 角加速度估计 卡尔曼滤波

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基于IUPF算法的三维无人机毫米波波束跟踪 被引量：2

12

作者 张俊杰 仲伟志 +2 位作者 张璐璐 王俊智 朱秋明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期257-263,共7页

由于无人机毫米波通信技术具有高速数据传输和广域网络覆盖能力,因此在军用和民用领域中拥有广阔的应用前景。针对无人机毫米波通信需要进行精确的波束跟踪这一问题,提出一种基于改进无迹卡尔曼粒子滤波算法的三维波束跟踪方法。该方法... 由于无人机毫米波通信技术具有高速数据传输和广域网络覆盖能力,因此在军用和民用领域中拥有广阔的应用前景。针对无人机毫米波通信需要进行精确的波束跟踪这一问题,提出一种基于改进无迹卡尔曼粒子滤波算法的三维波束跟踪方法。该方法首先利用无迹卡尔曼滤波建立建议密度函数并更新采样粒子;然后计算每一个采样粒子的权值,并在归一化后再次对粒子进行重采样;最后计算粒子均值,得到波束跟踪角度。仿真结果表明,该方法相较于以往毫米波波束跟踪方法大大降低了估计误差,显著提高了波束的跟踪精度。 展开更多

关键词 无人机通信 毫米波 波束跟踪 改进无迹卡尔曼粒子滤波

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