基于极大似然的联合数据关联与空间配准 被引量：4

1

作者 周学平 李佳杰 +1 位作者 邹瑾涛 娄洋歌 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第3期48-52,57,共6页

针对雷达量测存在漏探测情况下的雷达之间数据关联与雷达系统误差估计问题,提出了基于极大似然(ML)的联合数据关联与空间配准算法。该算法采用多维分配算法进行数据关联,使用ML对空间配准问题中的系统偏差进行估计,通过迭代进行数据关... 针对雷达量测存在漏探测情况下的雷达之间数据关联与雷达系统误差估计问题,提出了基于极大似然(ML)的联合数据关联与空间配准算法。该算法采用多维分配算法进行数据关联,使用ML对空间配准问题中的系统偏差进行估计,通过迭代进行数据关联和空间配准,最终得到收敛的系统偏差估计和关联正确率。仿真实验表明:在雷达探测存在漏探测时,文中提出的算法能够有效地进行数据关联和估计系统偏差,有较强的抗噪性和鲁棒性。 展开更多

关键词 极大似然法 数据关联 空间配准 多维分配

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灰色预测-概率数据关联滤波方法

2

作者 曹琦 罗朝举 薛永东 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期2853-2856,共4页

针对红外弱小目标跟踪精度不高,实时性不好等问题,提出了一种基于灰色预测-概率数据关联滤波(GPPDAF)的弱小目标跟踪方法。该方法采用实时性较好的灰色模型对目标轨迹进行预测,并以预测位置为中心构建跟踪波门,然后通过改进的极大似然... 针对红外弱小目标跟踪精度不高,实时性不好等问题,提出了一种基于灰色预测-概率数据关联滤波(GPPDAF)的弱小目标跟踪方法。该方法采用实时性较好的灰色模型对目标轨迹进行预测,并以预测位置为中心构建跟踪波门,然后通过改进的极大似然概率数据关联(MLPDA)算法计算波门内各量测点的概率权重,最后用各量测点的概率加权和作为跟踪结果。实验结果表明,该方法实时性能较好,较大地改进了红外弱小目标的跟踪精度。 展开更多

关键词 灰色模型 极大似然概率数据关联滤波 运动特征 幅度特征 弱小目标跟踪

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一种具有特殊滤波器的递推极大似然法 被引量：3

3

作者 蓝康孟 洪文学 傅景峰 《计量学报》 CSCD 1995年第4期290-296,共7页

本文提出一种采用特殊滤滤器的递推极大似然法。该法不需单独估计滤波器的参数与阶次，而只需递推估计模型参数；其算法简单、计算量小、辨识精度高、收敛性好，并可用于在线辨识和实时数据处理。文中还通过计算机仿真与传统的参数辨识... 本文提出一种采用特殊滤滤器的递推极大似然法。该法不需单独估计滤波器的参数与阶次，而只需递推估计模型参数；其算法简单、计算量小、辨识精度高、收敛性好，并可用于在线辨识和实时数据处理。文中还通过计算机仿真与传统的参数辨识方法进行了分析比较。 展开更多

关键词 数据处理 动态测量 滤波器 递推极大似然法

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基于增量式有限混合模型的多目标状态极大似然估计 被引量：1

4

作者 闫小喜 韩崇昭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期577-584,共8页

提出了增量式有限混合模型来提取概率假设密度滤波器序贯蒙特卡罗实现方式中的多目标状态.该模型以增量方式构建,其混合分量采用逐个方式插入其中.采用极大似然准则来估计多目标状态.对于给定分量数目的混合模型,应用期望极大化算法来... 提出了增量式有限混合模型来提取概率假设密度滤波器序贯蒙特卡罗实现方式中的多目标状态.该模型以增量方式构建,其混合分量采用逐个方式插入其中.采用极大似然准则来估计多目标状态.对于给定分量数目的混合模型,应用期望极大化算法来获得参数的极大似然解.在新分量插入混合模型时,保持已有混合模型的参数不变,仍旧采用极大似然准则从候选新分量集合中选择新插入分量.新分量插入混合步和期望极大化算法拟合混合参数步交替应用直到混合分量数目达到概率假设密度滤波器的目标数目估计值.利用k-d树生成插入到混合模型的新分量候选集合.增量式有限混合模型统一了分量数目变化趋势和粒子集合似然函数的变化趋势,有助于一步一步地搜寻混合模型的极大似然解.仿真结果表明,基于增量式有限混合模型的概率假设密度滤波器状态提取算法在多目标跟踪的应用中优于已有的状态提取算法. 展开更多

关键词 多目标状态估计 增量式有限混合模型 概率假设密度滤波器 极大似然 期望极大化

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状态缺失多变量系统的极大似然辨识方法

5

作者 衷路生 樊晓平 +3 位作者 杨辉 瞿志华 颜争 齐叶鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期162-163,167,共3页

提出一种极大似然辨识方法,用于解决状态缺失多变量系统的参数估计问题。通过构造以输入-输出序列为条件概率的似然函数表达式,以及分析数据缺失程度对参数估计的影响,设计适用于状态缺失情况的卡尔曼状态估计器,在此基础上提出极大化... 提出一种极大似然辨识方法,用于解决状态缺失多变量系统的参数估计问题。通过构造以输入-输出序列为条件概率的似然函数表达式,以及分析数据缺失程度对参数估计的影响,设计适用于状态缺失情况的卡尔曼状态估计器,在此基础上提出极大化似然函数的参数计算方法。数值仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 系统辨识 极大似然辨识 多变量系统 数据缺失 卡尔曼滤波

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带不确定量测和未知虚警概率的粒子滤波器 被引量：4

6

作者 黄玉龙 张勇刚 +1 位作者 李宁 赵琳 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1012-1022,共11页

为了解决带不确定量测和未知虚警概率的非线性非高斯系统状态估计问题,本文提出了一种新的粒子滤波方法,利用随机不确定量测模型来更新粒子和权值,并基于极大似然准则来辨识未知的虚警概率.本文所提出的带不确定量测和已知虚警概率的粒... 为了解决带不确定量测和未知虚警概率的非线性非高斯系统状态估计问题,本文提出了一种新的粒子滤波方法,利用随机不确定量测模型来更新粒子和权值,并基于极大似然准则来辨识未知的虚警概率.本文所提出的带不确定量测和已知虚警概率的粒子滤波方法与现有标准的粒子滤波方法具有几乎一致的计算复杂度,但是更适合用于处理带不确定量测的非线性非高斯系统状态估计问题.此外,在状态转移密度函数被选择为建议密度函数时,本文证明了基于所提出的虚警概率辨识方法的极大似然估计唯一,从而为精确辨识虚警概率提供了理论保证.单变量非平稳增长模型和纯方位跟踪的数值仿真验证了所提出粒子滤波方法的有效性和与现有方法相比的优越性. 展开更多

关键词 不确定量测 虚警概率 粒子滤波器 非线性滤波 极大似然估计

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未知环境中FastSLAM算法的数据关联问题 被引量：2

7

作者 郭利进 王化祥 +2 位作者 孟庆浩 曾明 邱亚男 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1075-1078,共4页

讨论FastSLAM算法(FastSLAM-对SLAM进行因式分解的一种快速算法)在未知环境中的数据关联问题。在标准的FastSLAM算法中,通常假设数据关联是已知的。然而现实情况中,数据关联往往是未知的。采用一种基于单个粒子的最大似然数据关联和环... 讨论FastSLAM算法(FastSLAM-对SLAM进行因式分解的一种快速算法)在未知环境中的数据关联问题。在标准的FastSLAM算法中,通常假设数据关联是已知的。然而现实情况中,数据关联往往是未知的。采用一种基于单个粒子的最大似然数据关联和环境否定信息相结合的方法来解决未知环境中的数据关联问题。仿真结果表明,新的数据关联方法提高了移动机器人在未知环境中自身定位和地图创建的精度。 展开更多

关键词 快速SLAM算法 扩展Kalman滤波 数据关联 最大似然估计 否定信息

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视觉传感网络分布式在线数据关联 被引量：2

8

作者 刘莉 万九卿 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期117-125,共9页

数据关联是视觉传感网络监控系统的基本问题之一.本文针对无重叠视域视觉监控网络的多目标跟踪问题提出一种基于多外观模型的视觉传感网络在线分布式数据关联方法,将同一目标在不同摄像机节点上的外观用不同的高斯模型描述,由分布式推... 数据关联是视觉传感网络监控系统的基本问题之一.本文针对无重叠视域视觉监控网络的多目标跟踪问题提出一种基于多外观模型的视觉传感网络在线分布式数据关联方法,将同一目标在不同摄像机节点上的外观用不同的高斯模型描述,由分布式推理算法综合利用外观与时空观测计算关联变量的后验概率,同时通过近似最大似然估计算法对各传感节点上的外观模型参数进行在线估计.实验结果表明了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 视觉传感网络 数据关联 分布式在线推理 极大似然估计 多模型

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基于屏蔽数据多重定数截尾下系统部件的可靠性估计 被引量：4

9

作者 张萌 陆山 杨扬 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1122-1127,共6页

利用屏蔽的系统寿命数据,在多重定数截尾样本下研究串联系统中部件的可靠性估计问题。首先利用概率元分析方法,推导样本似然函数。然后基于样本似然函数,给出部件参数和可靠度函数的极大似然估计,同时分别在平方损失、线性指数损失和广... 利用屏蔽的系统寿命数据,在多重定数截尾样本下研究串联系统中部件的可靠性估计问题。首先利用概率元分析方法,推导样本似然函数。然后基于样本似然函数,给出部件参数和可靠度函数的极大似然估计,同时分别在平方损失、线性指数损失和广义熵损失下,得到了部件参数和可靠度函数的Bayes估计。最后通过数值仿真研究屏蔽水平和截尾因子对估计精度的影响,并对各种估计进行了比较。 展开更多

关键词 屏蔽数据 多重定数截尾 概率元 损失函数 极大似然估计 BAYES估计

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平行数据随机波动建模及应用研究 被引量：4

10

作者 朱勇生 张世英 《管理学报》 2005年第5期513-516,共4页

将随机波动模型的建模思想引入平行数据的建模过程,提出了平行数据随机波动模型,以综合分析与比较不同金融市场之间的风险状况和波动的持续特性;应用卡尔曼滤波方法首先滤出模型的伪似然函数,然后采用极大似然估计方法求解模型参数,最... 将随机波动模型的建模思想引入平行数据的建模过程,提出了平行数据随机波动模型,以综合分析与比较不同金融市场之间的风险状况和波动的持续特性;应用卡尔曼滤波方法首先滤出模型的伪似然函数,然后采用极大似然估计方法求解模型参数,最后利用平行数据随机波动模型对我国沪深股市数据进行了实证应用。实证表明,平行数据随机波动模型可以很好地说明我国股市的整体风险状况以及沪深两市间波动持续性的差距。 展开更多

关键词 平行数据 随机波动模型 卡尔曼滤波 伪极大似然估计

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具部分缺失数据的两个几何总体参数倒数的估计和检验 被引量：1

11

作者 龚双辉 万建平 《应用数学》 CSCD 北大核心 2006年第S1期203-206,共4页

本文讨论了部分缺失数据的两个几何总体的参数倒数的估计和检验证明了估计的强相合性和渐近正态性.

关键词 缺失数据 极大似然估计 概率函数 几何分布

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应用概率模型确定嗅觉阀值

12

作者 S.Viswanathan G.P.Mathur +2 位作者 A.W.Gnyp C.C.St.Pierre 朱琦 《环境科学研究》 EI CAS 1984年第2期30-35,共6页

本文提出了一种方法,即不需要实际鉴别,而是根据试验组成员的响应情况,通过适当的概率计算,就可以确定嗅觉阈值。验证了一个现有的模型,它的适应范围可达到强制二元试验.此外.还试验了适用于强制三元选择情况下的两种模型.通过应用这些... 本文提出了一种方法,即不需要实际鉴别,而是根据试验组成员的响应情况,通过适当的概率计算,就可以确定嗅觉阈值。验证了一个现有的模型,它的适应范围可达到强制二元试验.此外.还试验了适用于强制三元选择情况下的两种模型.通过应用这些概率模型与用现行的方法所得结果进行比较,正丁醇的嗅觉阈值得以确定。由于二段模型和极大似然估计法两者所测定的嗅觉阈值误差可减到最小,所以两者都优于目前流行的方法。 展开更多

关键词 概率模型 极大似然估计法 二段 响应情况 选择情况 似然函数 修正法 数据方法 概率计算 辩别

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多传感器多目标跟踪的JPDA算法 被引量：16

13

作者 巴宏欣 赵宗贵 +1 位作者 杨飞 曹雷 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第7期1563-1566,共4页

传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法... 传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划,然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加的计算量小等优点。 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪(MMT) 极大似然估计 联合概率数据关联(JPDA) 位置融合

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一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法 被引量：5

14

作者 何友 田淑荣 孙校书 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期2007-2012,共6页

为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概率假设密度(probability hypothesis den-sity,PHD)粒子滤波方法。这种... 为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概率假设密度(probability hypothesis den-sity,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能好于去模糊情况。 展开更多

关键词 多目标跟踪 模糊观测 数据融合 随机集 概率假设密度 粒子滤波 似然函数

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一种基于外辐射源的弱目标检测跟踪算法 被引量：4

15

作者 段金英 李盛 陈恒 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第4期66-70,共5页

针对强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,提出一种基于外辐射源的极大似然概率数据关联检测跟踪算法。该算法建立了多基站外辐射源雷达系统数学模型,并提出基于极大似然概率数据关联的弱目标航迹起始算法。利用遗传算法解决极大似然概率... 针对强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,提出一种基于外辐射源的极大似然概率数据关联检测跟踪算法。该算法建立了多基站外辐射源雷达系统数学模型,并提出基于极大似然概率数据关联的弱目标航迹起始算法。利用遗传算法解决极大似然概率数据关联中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能。通过滑窗法实现航迹维持。仿真结果表明,所提算法能有效解决强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,并改善检测跟踪性能。 展开更多

关键词 弱目标 外辐射源 极大似然概率 数据关联 航迹起始 遗传算法 滑窗法

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基于ML-PDA算法的低可见目标跟踪研究 被引量：2

16

作者 齐立峰 惠小平 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期27-32,共6页

针对利用传统算法难以跟踪低空目标的问题,提出了一种可行的跟踪低空目标的最大似然-概率数据关联(ML-PDA)算法。在分析各种低空目标特性的基础上,首先建立了基于ML-PDA滤波算法的低空目标跟踪模型,然后对该模型进行了深入分析,最后通... 针对利用传统算法难以跟踪低空目标的问题,提出了一种可行的跟踪低空目标的最大似然-概率数据关联(ML-PDA)算法。在分析各种低空目标特性的基础上,首先建立了基于ML-PDA滤波算法的低空目标跟踪模型,然后对该模型进行了深入分析,最后通过计算机仿真对该模型进行了验证。结果表明:ML-PDA滤波算法对低空目标跟踪十分有效,并且提高了滤波实时性,具有较好的工程应用前景。 展开更多

关键词 低可见目标 目标跟踪 最大似然估计 概率数据关联

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基于SA-ML-PDA的无源协同定位方法 被引量：1

17

作者 郭云飞 滕方成 曾泽斌 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1888-1892,共5页

针对无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题,提出一种基于模拟退火极大似然概率数据关联的双基站无源协同定位方法。首先,建立双基站无源协同定位系统数学模型。其次,提出基于极大似然概率数据关联的无源协同定位航迹初... 针对无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题,提出一种基于模拟退火极大似然概率数据关联的双基站无源协同定位方法。首先,建立双基站无源协同定位系统数学模型。其次,提出基于极大似然概率数据关联的无源协同定位航迹初始算法,并首次利用模拟退火算法解决极大似然概率数据关联中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能。最后,通过滑窗法实现航迹维持。仿真结果表明,所提方法能够有效解决双基站无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题。 展开更多

关键词 目标跟踪 无源协同定位 极大似然概率数据关联 模拟退火

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移动机器人在大尺度未知环境下的自主导航方法——改进的FastSLAM算法

18

作者 郭利进 王化祥 +2 位作者 孟庆浩 曾明 邱亚男 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期375-381,共7页

在移动机器人同时定位和地图创建过程中,标准 FastSLAM 算法(对 SIAM 因式分解的一种快速算法)通常假设机器人观测值和环境陆标之间的数据关联是已知的(即采用预置陆标)来回避数据关联问题。针对标准 FastSLAM 算法的这一缺陷,提出了一... 在移动机器人同时定位和地图创建过程中,标准 FastSLAM 算法(对 SIAM 因式分解的一种快速算法)通常假设机器人观测值和环境陆标之间的数据关联是已知的(即采用预置陆标)来回避数据关联问题。针对标准 FastSLAM 算法的这一缺陷,提出了一种适合大尺度未知环境(即数据关联未知)下的基于单个粒子最大似然数据关联和环境否定信息相结合的 FastSLAM 改进算法。该算法用基于单个粒子最大似然数据关联法保证当前运动噪声对下一步关联数据精度的影响和"失踪"问题的出现,而用环境否定信息法避免错误陆标添加到环境地图中。仿真结果表明,改进的 FastSLAM 算法解决了大尺度未知环境下的数据关联问题,提高了机器人自身定位和地图创建的精度,可真正实现机器人在大尺度未知环境的自主导航。 展开更多

关键词 快速SLAM算法 扩展卡尔曼滤波 数据关联 最大似然估计 否定信息

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一种新的正态分布实例的贝叶斯分类算法 被引量：8

19

作者 黄捷 彭宏 林嘉宜 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第12期46-48,共3页

用正态分布密度函数逼近条件概率的方法 ,构造出一种新的贝叶斯算法 ,对服从正态分布的实例进行分类 .大量算例验证了该算法的分类有效性 。

关键词 分类器 贝叶斯概率 正态分布 极大似然估计 数据挖掘 贝叶斯分类法

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基于PSO的ML-PDA算法及其并行实现 被引量：2

20

作者 高林 唐续 魏平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2677-2682,共6页

针对密集杂波条件下的目标检测与跟踪问题,开展极大似然-概率数据关联(maximum likelihoodprobabilistic data association,ML-PDA)算法优化与实时计算问题研究。在算法层面,通过在极大化对数似然比(log likelihood ratio,LLR)过程中引... 针对密集杂波条件下的目标检测与跟踪问题,开展极大似然-概率数据关联(maximum likelihoodprobabilistic data association,ML-PDA)算法优化与实时计算问题研究。在算法层面,通过在极大化对数似然比(log likelihood ratio,LLR)过程中引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)方法,并进一步提出基于观测引导的PSO播撒粒子方式,提升算法的计算效率;在实现层面,提出基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)的PSO实现策略。仿真实验结果说明了基于观测引导PSO算法搜索的有效性。在GPU平台上实现该算法获得显著的加速比,验证了所提出方法具有工程实时性。 展开更多

关键词 检测前跟踪 极大似然-概率数据关联 粒子群优化 并行处理

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