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基于RBPF和数据关联的多目标跟踪被引量：4: 1; 作者杨毅吴炜 +2 位作者杨晓敏陈默王正勇《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期186-188,共3页; 粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目... 展开更多; 关键词卡尔曼滤波序列重要性重采样 Rao—Blackwellized粒子滤波多假设跟踪最优重要性分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粒子滤波算法的风场估计方法被引量：4: 2; 作者周伟静达兴亚沈怀荣《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第S2期38-42,共5页; 适应性和鲁棒性较强的风场数据处理方法是无人机测风的关键技术。根据无人机测风的特点以及现有的自适应Kalman滤波算法的不足,引入时变系数和随机游走噪声模型建立了一阶时变自回归风场估计模型,并采用采样-重要性重采样(SIR)和辅助粒... 展开更多; 关键词粒子滤波采样-重要性重采样辅助粒子滤波 KALMAN滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的正则化粒子滤波图像恢复算法被引量：1: 3; 作者田卉郭琳 +2 位作者沈庭芝郝兵冉川《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期562-566,577,共6页; 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... 展开更多; 关键词粒子滤波图像恢复采样重要性重采样正则化重采样混合噪声乘性噪声累积分布函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合粒子滤波的多目标跟踪被引量：1: 4; 作者李少军朱振福《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1795-1800,共6页; 针对可变数量的多个红外弱小目标的检测与跟踪问题,提出了基于混合概率密度模型的多目标先跟踪后检测方法,开发了一种t分布混合粒子滤波器。在混合粒子滤波器中,利用每个分量粒子滤波器的输出信息,根据序列似然比假设检验,检测每个被跟... 展开更多; 关键词混合概率密度模型先跟踪后检测方法混合粒子滤波器序列似然比检验重要性重采样多模态概率密度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究被引量：1: 5; 作者袁志勇顾晓东《舰船科学技术》 2010年第7期68-72,93,共6页; 在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwelli... 展开更多; 关键词纯方位 UKF PF 序列重要性重采样; 在线阅读下载PDF 职称材料

辅助粒子滤波算法及仿真举例被引量：14: 6; 作者赵梅张三同朱刚《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期24-28,共5页; 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... 展开更多; 关键词贝叶斯估计重抽样采样重要性重抽样辅助粒子滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

SIR粒子滤波的改进算法被引量：4: 7; 作者孔红山李小鹏郁滨《计算机工程与设计》北大核心 2020年第7期1899-1904,共6页; 为解决SIR粒子滤波算法存在的粒子贫化问题,提出基于粒子群优化的SIR粒子滤波改进算法(IPSO-PF)。采用粒子分布优化过程代替传统的重采样环节,通过一种改进的粒子群优化算法对序贯重要性采样后的粒子进行分布优化,优化过程不存在低权重... 展开更多; 关键词粒子滤波粒子群优化粒子贫化序贯重要性重采样滤波精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBPF和数据关联的多目标跟踪被引量：4: 1; 作者杨毅吴炜杨晓敏陈默王正勇; 机构四川大学电子信息学院图像信息研究所; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期186-188,共3页; 文摘粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目标跟踪估计。前者通过序列重要性重采样实现,后者使用卡尔曼滤波进行最小均方误差估计。实验结果表明,采用最优重要性分布可以减少计算所需粒子数和计算量。; 关键词卡尔曼滤波序列重要性重采样 Rao—Blackwellized粒子滤波多假设跟踪最优重要性分布; Keywords Kalman filter sequential importance resampling Rao-Blackwellized Particle Filter（RBPF） Multiple Hypothesis Tracking（MHT） optimal importance distribution; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粒子滤波算法的风场估计方法被引量：4: 2; 作者周伟静达兴亚沈怀荣; 机构装备指挥技术学院研究生管理大队装备指挥技术学院航天装备系; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第S2期38-42,共5页; 文摘适应性和鲁棒性较强的风场数据处理方法是无人机测风的关键技术。根据无人机测风的特点以及现有的自适应Kalman滤波算法的不足,引入时变系数和随机游走噪声模型建立了一阶时变自回归风场估计模型,并采用采样-重要性重采样(SIR)和辅助粒子滤波(APF)进行风场估计。模拟和试验数据的仿真结果表明:SIR和APF能有效地解决Kalman滤波算法存在的问题,而且APF具有更强的抗野能力、跟踪能力以及更高的滤波精度,能满足系统实时性的要求,可以作为无人机测风系统有效的数据处理方法。; 关键词粒子滤波采样-重要性重采样辅助粒子滤波 KALMAN滤波; Keywords particle filter sampling importance resampling(SIR) auxiliary particle filter(APF) Kalman filer; 分类号 P412.24 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的正则化粒子滤波图像恢复算法被引量：1: 3; 作者田卉郭琳沈庭芝郝兵冉川; 机构北京理工大学信息与电子学院; 出处《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期562-566,577,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60772066); 文摘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.; 关键词粒子滤波图像恢复采样重要性重采样正则化重采样混合噪声乘性噪声累积分布函数; Keywords particle filter image restoration sample importance re-sampling regularized re-sampling mixed noise multiplicative noise cumulative distribution function; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合粒子滤波的多目标跟踪被引量：1: 4; 作者李少军朱振福; 机构目标与环境光学特征国防科技重点实验室; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1795-1800,共6页; 文摘针对可变数量的多个红外弱小目标的检测与跟踪问题,提出了基于混合概率密度模型的多目标先跟踪后检测方法,开发了一种t分布混合粒子滤波器。在混合粒子滤波器中,利用每个分量粒子滤波器的输出信息,根据序列似然比假设检验,检测每个被跟踪目标的存在性。通过估计目标在离散占据网格上的出现概率,检测新目标的出现。混合粒子滤波器使用单独的粒子滤波器独立估计每个被跟踪目标的状态,避免算法的计算量随着目标数量增加呈指数增长的问题。仿真实验证明混合粒子滤波器能够跟踪目标数量可变的弱小目标,能够同时检测目标的消失和出现。; 关键词混合概率密度模型先跟踪后检测方法混合粒子滤波器序列似然比检验重要性重采样多模态概率密度; Keywords mixture model of probability density track before detection mixture of particle filter sequential likelihood ratio test importance resampling multi-modal probability density; 分类号 TN27 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究被引量：1: 5; 作者袁志勇顾晓东; 机构海军工程大学兵器工程系海军装备研究院系统所; 出处《舰船科学技术》 2010年第7期68-72,93,共6页; 文摘在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。; 关键词纯方位 UKF PF 序列重要性重采样; Keywords bearings-only UKF PF sequential importance resampling; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名辅助粒子滤波算法及仿真举例被引量：14: 6; 作者赵梅张三同朱刚; 机构北京交通大学电子信息工程学院; 出处《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期24-28,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60272011); 文摘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.; 关键词贝叶斯估计重抽样采样重要性重抽样辅助粒子滤波; Keywords bayesiain estimation resampling sampling importance resampling auxiliary particle filter; 分类号 TN713.7 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名SIR粒子滤波的改进算法被引量：4: 7; 作者孔红山李小鹏郁滨; 机构信息工程大学密码工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2020年第7期1899-1904,共6页; 基金校自主科研基金项目(2015603503)。; 文摘为解决SIR粒子滤波算法存在的粒子贫化问题,提出基于粒子群优化的SIR粒子滤波改进算法(IPSO-PF)。采用粒子分布优化过程代替传统的重采样环节,通过一种改进的粒子群优化算法对序贯重要性采样后的粒子进行分布优化,优化过程不存在低权重粒子的舍弃,可以提高粒子多样性,解决SIR粒子滤波算法的粒子贫化问题。仿真结果表明,与SIR-PF、PSO-PF、GPSO-PF这3种滤波算法相比,相同参数条件下,IPSO-PF算法的滤波精度基本相同,有效粒子数、粒子多样性更好。; 关键词粒子滤波粒子群优化粒子贫化序贯重要性重采样滤波精度; Keywords particle filter particle swarm optimization particle impoverishment sequential importance resampling filter precision; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于RBPF和数据关联的多目标跟踪	杨毅吴炜杨晓敏陈默王正勇	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2010	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于粒子滤波算法的风场估计方法	周伟静达兴亚沈怀荣	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种新的正则化粒子滤波图像恢复算法	田卉郭琳沈庭芝郝兵冉川	《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于混合粒子滤波的多目标跟踪	李少军朱振福	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究	袁志勇顾晓东	《舰船科学技术》	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	辅助粒子滤波算法及仿真举例	赵梅张三同朱刚	《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	14	在线阅读下载PDF 职称材料
7	SIR粒子滤波的改进算法	孔红山李小鹏郁滨	《计算机工程与设计》北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料