K近邻隶属度的P-PHD滤波多目标状态提取

1

作者 王雪 李鸿艳 +1 位作者 童骞 蒲磊 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2016年第5期65-69,共5页

在P-PHD滤波多目标状态提取中,传统的K-Means聚类方法存在需要提取峰值、聚类时间长、类簇边缘易被侵蚀等问题。针对此问题,在对一般聚类算法的研究的基础上,进一步提出了一种基于K近邻隶属度P-PHD滤波多目标状态提取算法。该算法首先... 在P-PHD滤波多目标状态提取中,传统的K-Means聚类方法存在需要提取峰值、聚类时间长、类簇边缘易被侵蚀等问题。针对此问题,在对一般聚类算法的研究的基础上,进一步提出了一种基于K近邻隶属度P-PHD滤波多目标状态提取算法。该算法首先通过量测与粒子的关联性,根据距离来进行量测筛选剔除虚警量测信息,估计真实目标量测类别,然后利用K近邻隶属度将粒子分配给各个估计的真实量测类别,重新分配粒子集,在新粒子集直接提取目标状态信息,从而避免粒子峰值提取过程,降低了算法的时间复杂度。仿真实验表明,所提算法与传统P-PHD滤波以及其它改进聚类算法的P-PHD滤波相比,具有状态提取精度高以及运算时间短的优点。 展开更多

关键词 K近邻隶属度 量测筛选 P-PHD滤波算法 状态提取

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基于阈值修正的自适应新生目标状态提取

2

作者 郑迎凤 张秋霞 赵文彬 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期161-166,共6页

传统的多目标跟踪算法采取在量测附近进行粒子采样来近似表示新生目标,虽然这种方法有一定的可操作性,但在量测似然较大时,该量测更有可能来自存活目标。对此,采用自适应新生目标粒子PHD滤波方法,这种方法将存活目标和新生目标作为两个... 传统的多目标跟踪算法采取在量测附近进行粒子采样来近似表示新生目标,虽然这种方法有一定的可操作性,但在量测似然较大时,该量测更有可能来自存活目标。对此,采用自适应新生目标粒子PHD滤波方法,这种方法将存活目标和新生目标作为两个不同的部分分别进行滤波。同时,由于聚类K均值算法进行PHD状态提取时对初始粒子的选取有很强的依赖性,并且容易受到噪声的干扰,影响状态提取的结果,为了解决这个问题,在自适应新生目标强度PHD滤波的基础之上,设置阈值筛选权值较大的粒子进行归一化处理,这种方法大大简化了目标状态提取的过程,进一步提高了滤波的精度。 展开更多

关键词 粒子PHD滤波 新生目标 阈值修正 状态提取

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概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法 被引量：3

3

作者 张慧 韩崇昭 闫小喜 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期1-5,118,共6页

提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普... 提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解,以实现粒子点的聚类,再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值,同时为了减小计算量,利用Nystrm逼近方法求解特征向量.仿真实验表明,PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60%以上. 展开更多

关键词 多目标状态估计 概率假设密度 状态提取 谱聚类 Nystrm逼近

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免聚类粒子PHD滤波多目标状态提取方法 被引量：1

4

作者 刘益 王平 高颖慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第20期45-49,共5页

概率假设密度粒子滤波(P-PHD)以粒子集形式反映目标的状态信息,是一种有效的多目标跟踪方法,其关键步骤是从粒子集中准确提取多目标状态信息。提出一种免聚类概率假设密度粒子滤波多目标状态提取方法,通过分解P-PHD迭代更新过程,筛选疑... 概率假设密度粒子滤波(P-PHD)以粒子集形式反映目标的状态信息,是一种有效的多目标跟踪方法,其关键步骤是从粒子集中准确提取多目标状态信息。提出一种免聚类概率假设密度粒子滤波多目标状态提取方法,通过分解P-PHD迭代更新过程,筛选疑似真实目标量测类别,并重新分配粒子集,根据新粒子集直接提取目标状态,可避免粒子中心聚类和粒子峰值提取过程。仿真结果表明该方法具有较高状态提取精度。 展开更多

关键词 概率假设密度粒子滤波 多目标跟踪 状态提取

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基于高斯混合PHD滤波的多目标状态提取方法

5

作者 刘益 王平 高颖慧 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第11期175-179,共5页

高斯混合概率假设密度滤波(GM-PHD)方法可有效解决线性高斯模型下的多目标跟踪问题,在估计目标个数的同时提取多目标状态。但当杂波浓度过高、目标过于密集时,GM-PHD的状态提取精度有所下降。针对GM-PHD滤波算法在复杂环境下性能下降的... 高斯混合概率假设密度滤波(GM-PHD)方法可有效解决线性高斯模型下的多目标跟踪问题,在估计目标个数的同时提取多目标状态。但当杂波浓度过高、目标过于密集时,GM-PHD的状态提取精度有所下降。针对GM-PHD滤波算法在复杂环境下性能下降的问题,提出一种改进的GM-PHD滤波多目标状态提取方法,通过修正高斯分量更新权值,强化合并规则,降低密集目标和杂波造成的干扰。仿真实验表明该方法能在不同杂波环境下提高多目标状态估计的准确度。 展开更多

关键词 概率假设密度 高斯混合 多目标跟踪 状态提取

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基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取 被引量：2

6

作者 王俊洁 刘青 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期874-878,共5页

由于K均值算法易受噪声干扰且对初始粒子的选取较为敏感,在进行PHD状态提取时,难以获得稳定可靠的状态估计结果。对此,提出基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取方法,运用核密度估计理论和mean-shift算法二次估计PHD,提取滤波分布的... 由于K均值算法易受噪声干扰且对初始粒子的选取较为敏感,在进行PHD状态提取时,难以获得稳定可靠的状态估计结果。对此,提出基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取方法,运用核密度估计理论和mean-shift算法二次估计PHD,提取滤波分布的峰值位置作为各个目标状态的估计值进行目标状态的提取。实验结果表明,改进后的算法相比原始算法在精度上有了明显提高。 展开更多

关键词 高斯粒子PHD滤波 自适应新生目标强度PHD滤波 MEAN-SHIFT算法 状态提取 谱聚类

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计算机通信网总可靠度的割集状态提取法

7

作者 傅桂先 徐少杰 周亚萍 《电子与信息学报》 EI CSCD 1996年第S1期95-100,共6页

本文提出了一个简单而快速的计算网络总可靠度的新算法——割集状态提取法。其特点是对图每进行一次割集状态提取的变换,图的边和顶点数就明显减少,一般图只要经过数次变换就成了平凡图,于是产生了图的不交生成树集,也就很容易得出网络... 本文提出了一个简单而快速的计算网络总可靠度的新算法——割集状态提取法。其特点是对图每进行一次割集状态提取的变换,图的边和顶点数就明显减少,一般图只要经过数次变换就成了平凡图,于是产生了图的不交生成树集,也就很容易得出网络总可靠度的表达式。对于顶点少而边多的图更能显示出本算法快速精确的特点。 展开更多

关键词 通信网络 总可靠度 割集状态提取法 不交生成树集

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面向诱导的交通状态信息提取方法 被引量：3

8

作者 戢晓峰 黄永忠 +1 位作者 何增辉 韩春华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第25期16-18,30,共4页

为实现可变信息板(Variable Message Signs,VMS)的交通状态信息提取,选取速度、饱和度与交叉口平均延误作为交通参数,提出了基于模糊推理的关联路段交通状态信息提取方法。针对驾驶员的VMS信息响应特性,设计了面向拥挤状态的VMS诱导策略... 为实现可变信息板(Variable Message Signs,VMS)的交通状态信息提取,选取速度、饱和度与交叉口平均延误作为交通参数,提出了基于模糊推理的关联路段交通状态信息提取方法。针对驾驶员的VMS信息响应特性,设计了面向拥挤状态的VMS诱导策略,在关联路段均处于拥挤状态时基于Vague集对交通状态进行排序,以判别交通状态相对最优的关联路段进行发布。以实际算例验证了该方法的有效性,所提出的VMS诱导策略能够逐步引导拥挤交通流的分流,并为驾驶员在拥挤状态下进行路径选择提供决策支持。 展开更多

关键词 交通诱导 交通状态信息提取 可变信息板 模糊推理 VAGUE集

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基于电器状态关联分析的民可平移负荷辨识 被引量：6

9

作者 王孝慈 董树锋 +2 位作者 王莉 余志文 朱嘉麒 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第23期4961-4970,共10页

为了提升居民用户参与需求响应的积极性,考虑居民用户的舒适度和使用习惯是非常重要的。该文提出一种基于负荷状态集关联分析的居民用户可平移负荷辨识。首先提出了滑动均值负荷状态提取法,通过负荷的电流值提取负荷的工作状态,形成负... 为了提升居民用户参与需求响应的积极性,考虑居民用户的舒适度和使用习惯是非常重要的。该文提出一种基于负荷状态集关联分析的居民用户可平移负荷辨识。首先提出了滑动均值负荷状态提取法,通过负荷的电流值提取负荷的工作状态,形成负荷状态集。然后建立负荷状态集关联分析模型,并利用FP-Growth算法求解,得到负荷的强关联性和时间关联性。最后对于需要进行可平移负荷辨识的日用电负荷状态集进行强关联状态集合划分,并根据负荷状态集的时间关联性确定其是否可平移以及平移可接受时段,从而完成可平移负荷辨识,为居民需求响应的分布式控制、家庭用能管理优化提供数据基础。 展开更多

关键词 可平移负荷辨识 负荷状态提取 关联分析 负荷状态时间关联性 需求响应

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基于启停状态识别改进因子隐马尔可夫模型的非侵入式负荷分解 被引量：20

10

作者 于超 覃智君 阳育德 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期4540-4550,共11页

非侵入式负荷分解(non-intrusiveloaddisaggregation,NILD)是通过对总电气量分析得到用户家中各电器设备的能耗数据,该数据为节能、需求响应及公共安全等方面提供重要依据。目前,NILD算法存在因设备启停状态识别准确率低导致负荷分解精... 非侵入式负荷分解(non-intrusiveloaddisaggregation,NILD)是通过对总电气量分析得到用户家中各电器设备的能耗数据,该数据为节能、需求响应及公共安全等方面提供重要依据。目前,NILD算法存在因设备启停状态识别准确率低导致负荷分解精度低的问题。为此,该文提出一种基于设备启停状态识别改进因子隐马尔可夫模型(factorialhidden Markov model,FHMM)的NILD方法。首先,通过人工少数类过采样法(syntheticminorityover-samplingtechnique,SMOTE)对训练数据做重采样处理、深度神经网络(deep neuralnetwork,DNN)模型提取启停状态特征以及双向长短时记忆网络及条件随机场(bidirectionallongshortterm memory-conditionalrandomfield,Bi LSTM-CRF)模型提升其对不平衡启停状态的识别能力;然后,将设备启停状态组合模块按照数理组合方法划分数据集,形成若干启停状态组合子数据集,并分别对各子数据集中处于启状态的设备建立FHMM进行负荷分解;最后,在公开数据集每分钟电力年鉴数据集(the almanac of minutely power dataset,AMPds)进行实验,该文算法得到的设备负荷分解平均精度比传统FHMM方法提升了3.8倍,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 非侵入式负荷分解 不平衡启停状态特征提取 启停状态识别 启停状态组合 因子隐马尔可夫模型

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面向快速多目标跟踪的协同PHD滤波器 被引量：7

11

作者 杨峰 王永齐 +1 位作者 梁彦 潘泉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2113-2121,共9页

考虑到存活目标与新生目标在动态演化特性上的差异性,提出了面向快速多目标跟踪的协同概率假设密度(collaborative probability hypothesis density,CoPHD)滤波框架。该框架利用存活目标的状态信息,将量测动态划分为存活目标量测集与新... 考虑到存活目标与新生目标在动态演化特性上的差异性,提出了面向快速多目标跟踪的协同概率假设密度(collaborative probability hypothesis density,CoPHD)滤波框架。该框架利用存活目标的状态信息,将量测动态划分为存活目标量测集与新生目标量测集,在两个量测集分别运用PHD组处理更新基础上建立了处理模块的交互与协同机制,力图在保证跟踪精度的同时提高计算效率。该框架由于采用PHD组处理方式而具有状态自动提取功能。进一步给出了该框架的序贯蒙特卡罗算法实现。仿真结果表明,该算法在计算效率以及状态提取精度上具有明显优势。 展开更多

关键词 多目标跟踪 概率假设密度滤波器 状态提取 交互 协同 序贯蒙特卡罗方法

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应用Dirichlet分布的概率假设密度多目标跟踪 被引量：2

12

作者 闫小喜 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期6-10,共5页

针对多目标跟踪算法对多目标状态提取的需求,提出了一种基于Dirichlet分布的概率假设密度滤波器多目标状态提取方法.该算法利用负指数Dirichlet分布的不稳定性来极大似然估计多目标状态;利用期望极大化算法搜寻极大似然解,同时利用Diric... 针对多目标跟踪算法对多目标状态提取的需求,提出了一种基于Dirichlet分布的概率假设密度滤波器多目标状态提取方法.该算法利用负指数Dirichlet分布的不稳定性来极大似然估计多目标状态;利用期望极大化算法搜寻极大似然解,同时利用Dirichlet分布驱使不相关分量消亡;为了平衡成功初始化与减少算法时间开销的要求,利用k-d树初始化Dirichlet分布.仿真结果表明,基于Dirichlet分布的概率假设密度滤波器多目标状态提取算法在多目标跟踪中优于已有算法. 展开更多

关键词 多目标跟踪 概率假设密度 Dirichlet分布 状态提取 k—d树 期望极大化

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多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

13

作者 高丽 卢娜 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第9期93-97,共5页

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标... 针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。 展开更多

关键词 多目标跟踪 高斯混合 概率假设密度 多帧 状态提取

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基于边缘嵌入深度学习的非侵入式负荷分解方法 被引量：17

14

作者 刘耀先 孙毅 +1 位作者 李彬 黄婷 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期4329-4336,共8页

随着国家电网提出了"三型两网、世界一流"的战略目标,用户内部设备负荷信息的感知与获取在泛在电力物联网建设、推进过程中具有至关重要的地位,而非侵入式负荷分解技术使深度挖掘用户内部数据、获取家庭设备负荷信息成为可能... 随着国家电网提出了"三型两网、世界一流"的战略目标,用户内部设备负荷信息的感知与获取在泛在电力物联网建设、推进过程中具有至关重要的地位,而非侵入式负荷分解技术使深度挖掘用户内部数据、获取家庭设备负荷信息成为可能,也是电网提升用户信息价值的必要前提。为此,首先通过改进的迭代K-Medoids算法,提高电器设备负荷聚类结果的稳定性与实用性,并将设备状态信息输入隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)生成模型训练数据。之后构建了一种基于多序列到点与时间信息编码的深度学习网络,利用双向门控循环单元网络挖掘分解时间点与前多序列之间的时间关联特征,联结时间标记编码特征,输入全连通网络进行特征解码实现深度学习网络模型的训练,挖掘家庭设备状态与负荷时间信息间的深层潜在关系。训练得到的深度学习网络模型嵌入至边缘节点中实现用户终端的本地化负荷分解。最后,利用真实公开数据集Ampds对所提方法的有效性进行了验证,结果表明基于边缘嵌入深度学习的非侵入式负荷分解方法与现有负荷分解方法相比具有明显优越性。 展开更多

关键词 非侵入式负荷分解 电器状态提取 边缘嵌入 深度学习网络 多序列到点

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用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建 被引量：3

15

作者 杜航原 郝燕玲 +1 位作者 赵玉新 杨永鹏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期3064-3073,共10页

针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状... 针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状态变量;通过概率假设密度(PHD)滤波对机器人位姿和环境地图状态进行同时估计,并利用粒子滤波实现PHD滤波。在进行目标状态提取时,为避免聚类算法引入的误差,对粒子集进行时滞输出。提出的SLAM算法能准确表达观测的不确定性、漏检以及杂波引起的虚警等多种传感器信息,且避免了数据关联过程,使系统状态估计更接近真实值。仿真实验结果表明:与传统SLAM算法相比,新算法的机器人定位及环境构图精度提高了50%以上,为杂波环境下SLAM问题的研究提供了新的途径。 展开更多

关键词 同步定位与地图创建 随机有限集 概率假设密度滤波 粒子滤波 目标状态提取

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黏土型锂矿床勘查开发过程中的瓶颈问题和若干思考 被引量：12

16

作者 王辉 张福强 +10 位作者 张德高 周立坚 赵冠华 廖家隆 闫小敏 徐惠恒 侯万武 张金剑 吕琪 曾平 卢安康 《地质论评》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1298-1312,共15页

锂作为国家战略性关键紧缺矿产资源,随着现代科技的不断进步,需求量会不断增加。寻找更多的锂矿资源,降低进口依赖度,保障国家资源安全,已是迫在眉睫。黏土型锂矿床作为锂矿的重要类型之一,因分布面积广,资源潜力巨大,越来越受到关注,... 锂作为国家战略性关键紧缺矿产资源,随着现代科技的不断进步,需求量会不断增加。寻找更多的锂矿资源,降低进口依赖度,保障国家资源安全,已是迫在眉睫。黏土型锂矿床作为锂矿的重要类型之一,因分布面积广,资源潜力巨大,越来越受到关注,或可成为锂矿资源的重要补充,既是今后矿产资源勘查的重要方向之一,也是破解锂矿资源紧缺局面的重要途径。黏土型锂矿床已取得不少进展,但也存在一些问题,一定程度上制约了对黏土型锂矿床勘查与开发。通过文献查阅、政府和企业官网的情报收集,结合自身锂矿勘查实践,发现影响和制约黏土型锂矿床勘查与开发的主要问题有5个:①对黏土型锂矿床资源潜力认识不充分,前景不看好,未给予足够重视;②缺乏指导勘查工作的规范性依据;③矿产资源管理与矿业权管理中的不利因素导致勘查力度不足;④勘查研究过程对于矿石选冶加工技术性能重视程度不够,工艺流程尚不成熟。特别是经济合理、环境友好型的分离提取技术和工艺流程尚在探索阶段;⑤可供勘查评价与找矿预测的超常富集成因机制与找矿模型的基础研究尚不深入。针对以上5个问题,提出5个方面的思考与建议,以期加快黏土型锂矿床的勘查开发步伐,可望缓解锂矿资源紧缺和供需矛盾紧张现状。①呼吁地勘行业重视黏土型锂矿床,将黏土型锂矿床按独立的新矿种类型对待。在充分利用煤、铝等勘查老资料进行二次开发的基础上,对异常区进行验证性调查,圈定可供勘查的找矿有利区段或找矿靶区,为黏土型锂矿勘查部署提供依据;②通过选择有代表性的区块开展勘查开发试验研究和工程示范,尽快研究出台黏土型锂矿床勘查规范,为今后规范黏土型锂矿勘查工作提供作业依据;③从矿权现行管理制度出发,按照“公益先行,基金衔接,商业跟进,整装勘查,快速突破”二十字方针,一方面建议国家和地方政府设置专门的地勘基金,加大地勘基金财政投入,形成一批可供进一步勘查的矿产地,一方面建议矿产资源管理部门释放更多的勘查空间,引入更多社会资本,充分调动勘查市场的活力,为国家提供强有力的资源保障;④建议加大锂元素不同赋存状态及其不同占比情形下的分离提取试验投入,尽快形成技术可靠、经济合理、环境友好的工艺流程;⑤在梳理并聚焦制约勘查评价、开发利用及找矿预测工作的相关科技问题,通过科技攻关,为锂矿勘查开发提供强有力的科技支撑。通过上述主要瓶颈问题的有效解决,以期实现锂矿资源的重大找矿突破,形成一批可供工业规模开发的黏土型锂矿资源基地,继而从根本上解决锂矿资源紧缺现状和高度依赖进口的局面。 展开更多

关键词 黏土型锂矿 含煤、铝岩系 赋存状态与分离提取 勘查开发研究与示范 勘查评价体系标准

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基于CA的土地利用动态演变预测研究

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作者 崔旭忠 赵方胤 《安徽农业科学》 CAS 2012年第9期5707-5709,共3页

基于元胞自动机的原理,提出了一种从历史地图数据中挖掘状态转换规则,并根据蒙特-卡罗法预测未来时刻单元状态的方法。实例应用表明,利用空间数据挖掘状态转换规则的方法,在模拟土地利用动态演变中具有简单、准确、实时性强等优点,实现... 基于元胞自动机的原理,提出了一种从历史地图数据中挖掘状态转换规则,并根据蒙特-卡罗法预测未来时刻单元状态的方法。实例应用表明,利用空间数据挖掘状态转换规则的方法,在模拟土地利用动态演变中具有简单、准确、实时性强等优点,实现了从地图到地图的空间动态预测,其结果与实际大致相符,可以为土地利用规划提供参考。 展开更多

关键词 元胞自动机 状态转换规则提取 空间动态预测 土地利用

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