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改进高斯混合粒子滤波的纯方位目标跟踪算法 被引量:5
1
作者 孔云波 冯新喜 +1 位作者 鹿传国 刘振涛 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期971-977,共7页
针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、... 针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。利用贪心EM算法实现模型的降阶,一定程度上克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点和可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在纯方位跟踪领域,与传统粒子滤波(PF)和基于EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。 展开更多
关键词 被动传感器 贪心EM算法 粒子滤波 混合高斯模型 降阶模型
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基于高斯混合无迹粒子滤波的地形辅助导航算法 被引量:2
2
作者 孙立国 李欣 +1 位作者 李世丹 王德生 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期298-301,共4页
地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,... 地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度。针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波(GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样。通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好。 展开更多
关键词 地形辅助导航 贝叶斯后验概率估计 粒子滤波 高斯混合无迹粒子滤波
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改进高斯混合粒子滤波被动目标跟踪算法 被引量:2
3
作者 孔云波 冯新喜 鹿传国 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2012年第7期44-50,58,共8页
针对被动传感器跟踪系统非线性较强问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的被动传感器目标跟踪算法。该算法基于Sigma点卡曼滤波和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。然后结合遗... 针对被动传感器跟踪系统非线性较强问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的被动传感器目标跟踪算法。该算法基于Sigma点卡曼滤波和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。然后结合遗传算法和EM算法来实现模型的降阶,克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点或可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在被动传感器跟踪领域,与传统粒子滤波、基于EM的高斯混合粒子滤波和基于贪心EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。 展开更多
关键词 被动传感器 遗传EM算法 粒子滤波 混合高斯模型 模型降阶 纯方位跟踪
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基于混合高斯粒子滤波的OFDM频偏估计算法
4
作者 杨霄鹏 黄洋 +2 位作者 杨朝阳 姚昆 焦玲 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期71-76,共6页
针对现有正交频分复用(OFDM)系统高斯粒子滤波频偏估计算法复杂度高、实时性较差的不足,结合OFDM系统状态空间线性非线性混合的特点,提出了一种新的基于混合高斯粒子滤波的OFDM频偏估计算法。该算法采用状态空间模型对其进行了建模分析... 针对现有正交频分复用(OFDM)系统高斯粒子滤波频偏估计算法复杂度高、实时性较差的不足,结合OFDM系统状态空间线性非线性混合的特点,提出了一种新的基于混合高斯粒子滤波的OFDM频偏估计算法。该算法采用状态空间模型对其进行了建模分析,通过将卡尔曼滤波与高斯粒子滤波相结合,在时间更新阶段直接更新高斯分布参数代替逐个粒子更新,在量测更新阶段采用线性变换法生成采样粒子群代替传统高斯采样过程,降低了滤波复杂度,避免了粒子退化和贫化问题。仿真实验和分析表明,该算法在保证滤波精度、快速收敛的同时有效地减少了算法运行时间,提高了系统实时性。 展开更多
关键词 正交频分复用 多普勒效应 频偏估计 高斯粒子滤波 快速采样
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基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD多目标跟踪算法 被引量:2
5
作者 冉星浩 陶建锋 贺思三 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期68-73,共6页
针对杂波环境下高斯混合粒子PHD面临的跟踪精度低、滤波发散等问题,提出基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD算法。该算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取二阶中心差分滤波方法来得到最优的重要性密度函数,充分利用了量测... 针对杂波环境下高斯混合粒子PHD面临的跟踪精度低、滤波发散等问题,提出基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD算法。该算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取二阶中心差分滤波方法来得到最优的重要性密度函数,充分利用了量测信息对采样粒子进行更新,使得粒子分布更加接近目标真实的后验分布,然后对PHD进行更新。仿真结果表明,该算法能在杂波环境下有效地跟踪多个目标,与高斯混合粒子PHD算法相比,状态估计更加接近真实值,大大提高了跟踪精度和系统稳定性。 展开更多
关键词 概率假设密度滤波 二阶中心差分滤波 多目标跟踪 高斯混合粒子PHD
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基于模糊混合退火分布的多目标高斯混合粒子PHD滤波算法
6
作者 冉星浩 陶建锋 贺思三 《弹箭与制导学报》 北大核心 2019年第3期130-134,139,共6页
针对杂波环境下高斯混合粒子PHD跟踪精度低,滤波发散的问题,提出基于模糊混合退火分布的高斯混合粒子PHD。所提算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取状态变量分解和引入退火参数产生建议分布函数,同时采用模糊推理系统产生最... 针对杂波环境下高斯混合粒子PHD跟踪精度低,滤波发散的问题,提出基于模糊混合退火分布的高斯混合粒子PHD。所提算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取状态变量分解和引入退火参数产生建议分布函数,同时采用模糊推理系统产生最优的退火系数,有利于提高粒子滤波的稳定性和精度,然后对PHD进行更新。仿真结果表明:该算法能在杂波环境下有效跟踪多个目标,与高斯混合粒子PHD滤波相比,状态估计更加接近真实值,大大提高了跟踪精度和系统稳定性。 展开更多
关键词 概率假设密度滤波 混合退火分布 多目标跟踪 高斯混合粒子PHD
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基于遗传算法改进的粒子滤波重采样模型(英文) 被引量:14
7
作者 张民 贾海涛 沈震 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期344-349,共6页
提出一种基于遗传算法改进的新粒子滤波算法,该算法对于每次迭代计算出的最差粒子并未简单地进行丢弃,而是将这些最差粒子利用生物遗传中的遗传性和变异性将其进行修正。该算法利用最差粒子数据与种群中特殊数据进行交叉变异方法来增强... 提出一种基于遗传算法改进的新粒子滤波算法,该算法对于每次迭代计算出的最差粒子并未简单地进行丢弃,而是将这些最差粒子利用生物遗传中的遗传性和变异性将其进行修正。该算法利用最差粒子数据与种群中特殊数据进行交叉变异方法来增强粒子种群中的多样性,从而有利于粒子滤波对机动目标的跟踪;同时保留部分粒子在未来进行唤醒也体现了多样性。该算法更有利于实现粒子滤波在机动目标跟踪的适应性,提高其跟踪效果。 展开更多
关键词 遗传算法 机动目标跟踪 非线性滤波 粒子滤波 采样
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一种改进重采样的粒子滤波算法 被引量:9
8
作者 李善姬 禹爱兰 《电讯技术》 北大核心 2011年第9期35-38,共4页
粒子滤波算法中重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但重采样会导致粒子多样性的损失。针对这一问题,对基本重采样算法进行了改进。改进算法首先按基本重采样思想找到权值大的粒子进行复制,然后借鉴遗传算法进行交叉和变异操作,其中变... 粒子滤波算法中重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但重采样会导致粒子多样性的损失。针对这一问题,对基本重采样算法进行了改进。改进算法首先按基本重采样思想找到权值大的粒子进行复制,然后借鉴遗传算法进行交叉和变异操作,其中变异由变异尺度因子和粒子集的均值来实现。利用改进重采样的粒子滤波算法对经典纯方位目标跟踪问题进行了仿真,仿真结果表明,改进算法具有更好的跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 粒子滤波 采样 遗传算法
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非平稳非高斯测量噪声条件下改进差分粒子滤波算法研究 被引量:4
9
作者 王宏健 徐金龙 +1 位作者 李娟 张爱华 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1032-1039,共8页
针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法.IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似... 针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法.IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似然函数的对数最大化法求解高斯混合密度函数模型参数,并将该模型应用于粒子权值计算,避免了高斯密度函数近似估计噪声模型所易于导致的粒子退化问题;通过建立水下目标纯方位角跟踪系统模型,将IDDPF算法应用于闪烁测量噪声条件下水下目标纯方位角跟踪问题的求解。50次Monte Carlo对比仿真实验结果表明:在NSNGN条件下IDDPF算法具有跟踪响应快、估计精度高、鲁棒性较好等优点。 展开更多
关键词 控制科学与技术 非平稳非高斯噪声 差分粒子滤波 高斯混合密度函数 水下目标纯方位角跟踪
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基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法 被引量:4
10
作者 张建华 曾建潮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2929-2932,共4页
连续域分布估计算法一般假设数据服从高斯分布,而且大多采用了单峰的概率模型,但是对于一些复杂的优化问题,单峰的高斯分布模型不能有效地描述解在空间的分布.本文提出一种基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法,采用带权粒子描述优... 连续域分布估计算法一般假设数据服从高斯分布,而且大多采用了单峰的概率模型,但是对于一些复杂的优化问题,单峰的高斯分布模型不能有效地描述解在空间的分布.本文提出一种基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法,采用带权粒子描述优选集样本服从的概率分布并从中采样得到下一代种群,不需要假设样本服从高斯分布,并且算法采用的概率模型是多峰的.仿真实验结果验证了本文方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 分布估计算法 序贯重点采样 粒子滤波
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一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波算法 被引量:2
11
作者 高国栋 林明 《电讯技术》 北大核心 2017年第4期457-462,共6页
提出了一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波(QMC-GPF)算法(SQMC-GPF),以解决将QMC方法应用于GPF时计算复杂度高、运算量大的问题。该算法中,在连续的迭代滤波过程开始之前,首先利用QMC采样产生单位拟高斯分布粒子集,然后用其线性变换产生... 提出了一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波(QMC-GPF)算法(SQMC-GPF),以解决将QMC方法应用于GPF时计算复杂度高、运算量大的问题。该算法中,在连续的迭代滤波过程开始之前,首先利用QMC采样产生单位拟高斯分布粒子集,然后用其线性变换产生GPF算法中需要的高斯分布粒子集,省去了重新进行QMC采样步骤。该算法简化了新粒子集的产生过程,减少了运算量和滤波时间,增强了算法的实时性。将粒子滤波算法(PF)、GPF算法、QMC-GPF算法和SQMCGPF算法用于单变量非静态增长模型(UNGM)和二维纯角度跟踪模型(BOT)的仿真结果表明,SQMC-GPF算法的滤波性能与QMC-GPF算法的滤波性能相近,但有更为明显的速度优势,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 拟蒙特卡洛采样 线性变换 高斯分布
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相似采样粒子滤波在混合系统估计中的应用 被引量:1
12
作者 邹卫军 陈益 薄煜明 《电光与控制》 北大核心 2009年第11期55-59,共5页
结合粒子滤波和Kalman滤波的边缘粒子滤波(MPF)是一种新的混合线性/非线性系统的状态估计方法,但是粒子滤波在计算上的复杂使得MPF难以兼顾系统实时性和精度的要求。针对此问题,提出一种基于相似采样粒子滤波算法的MPF滤波框架。算法从... 结合粒子滤波和Kalman滤波的边缘粒子滤波(MPF)是一种新的混合线性/非线性系统的状态估计方法,但是粒子滤波在计算上的复杂使得MPF难以兼顾系统实时性和精度的要求。针对此问题,提出一种基于相似采样粒子滤波算法的MPF滤波框架。算法从系统观测值中采样粒子,并通过一个计算相邻时刻粒子转移概率的步骤,提高了粒子使用率,使得算法能以少量粒子实现对非线性状态量的估计,进而提高Kalman滤波的精度和实时性。给出了算法原理分析和实现流程。以混合坐标系下的目标跟踪为对象,利用蒙特卡罗仿真研究了ILLH_MPF算法的应用,并与常规MPF方法进行了对比。 展开更多
关键词 混合线性/非线性 粒子滤波 相似性采样 MPF滤波 蒙特卡罗仿真
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基于精英高斯学习的改进鱼群粒子群混合算法 被引量:3
13
作者 康朝海 王博宇 杨永英 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2018年第4期430-438,共9页
为提高算法在高维函数上的寻优性能,提出改进鱼群粒子群混合算法。该算法将鱼群算法全局搜索性能好与粒子群算法局部搜索性能强的优点相结合,在寻优初始阶段采用鱼群算法获得最优群体,在后期用粒子群算法实现精搜索。针对初始种群随意... 为提高算法在高维函数上的寻优性能,提出改进鱼群粒子群混合算法。该算法将鱼群算法全局搜索性能好与粒子群算法局部搜索性能强的优点相结合,在寻优初始阶段采用鱼群算法获得最优群体,在后期用粒子群算法实现精搜索。针对初始种群随意性大、分布不均的问题,通过均匀初始化,优化初始种群的分布;并对算法全局搜索方向性差、效率低的问题,采用仿照蛙跳算法的分组方式对种群进行分组,同时对组内优秀个体和一般个体使用不同搜索策略,提高搜索的目的性和效率。引入改进的精英高斯学习,从而提升最终结果的精度。利用该算法对6个标准函数寻优并与其他算法比较,结果表明,该算法的改进有效且性能优于其他算法。 展开更多
关键词 鱼群粒子混合算法 均匀初始化 分组策略 精英高斯学习
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基于高斯和粒子滤波的联合码和载波相位的伪距估计算法
14
作者 李理敏 龚文斌 +1 位作者 刘会杰 余金培 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期9-13,共5页
针对导航星座中码测量值精度低但无整周模糊度,而载波相位测量值精度高但存在整周模糊度的特点,提出了一种基于高斯和粒子滤波(GSPF)的伪距估计算法,结合了两组测量值各自的优点。理论分析和仿真结果表明,该算法对周跳不敏感且伪距估计... 针对导航星座中码测量值精度低但无整周模糊度,而载波相位测量值精度高但存在整周模糊度的特点,提出了一种基于高斯和粒子滤波(GSPF)的伪距估计算法,结合了两组测量值各自的优点。理论分析和仿真结果表明,该算法对周跳不敏感且伪距估计精度高。 展开更多
关键词 伪距 高斯粒子滤波 伪码 载波相位 采样 周跳 HATCH滤波
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一种新的混合优化粒子滤波算法
15
作者 陈志敏 薄煜明 石杰 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2011年第3期1-4,共4页
针对标准粒子滤波算法的精度不高,对噪声变化敏感的缺点,将一种新的混合智能优化算法引入粒子滤波。在粒子滤波中将人工鱼群算法全局搜索与微粒群算法的局部搜索相结合,融合最新的观测值,使粒子更准确地向高似然区域移动,既保证了全局... 针对标准粒子滤波算法的精度不高,对噪声变化敏感的缺点,将一种新的混合智能优化算法引入粒子滤波。在粒子滤波中将人工鱼群算法全局搜索与微粒群算法的局部搜索相结合,融合最新的观测值,使粒子更准确地向高似然区域移动,既保证了全局收敛性,又保证了较快的收敛速度。实验表明该方法具有精度高,抗噪声干扰能力强并且鲁棒性高的特点。 展开更多
关键词 人工智能 粒子滤波 人工鱼群算法 微粒群算法 混合算法
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一种优化高斯粒子滤波的载波频偏估计算法 被引量:2
16
作者 焦玲 蒋磊 +2 位作者 许华 童骞 何启亮 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第5期67-71,共5页
针对单载波频域均衡系统中载波频偏估计问题,建立非线性状态空间模型,提出Unscented高斯粒子滤波(UGPF)频偏估计算法.在时间更新中,利用高斯粒子滤波(GPF)对待估状态变量的状态后验及预测概率分布进行高斯近似,压缩重采样处理环节,能有... 针对单载波频域均衡系统中载波频偏估计问题,建立非线性状态空间模型,提出Unscented高斯粒子滤波(UGPF)频偏估计算法.在时间更新中,利用高斯粒子滤波(GPF)对待估状态变量的状态后验及预测概率分布进行高斯近似,压缩重采样处理环节,能有效缓解粒子退化对滤波性能影响;量测更新中,引入Unscented卡尔曼构造重要密度函数,融合最新观测值对粒子样本进行修正,优化滤波算法性能.仿真结果表明,该算法较最大似然(ML)、标准粒子滤波(SPF)及高斯粒子滤波算法具有更高的估计精度与更快的收敛速度,在非高斯噪声条件下仍具有较好的频偏跟踪性能. 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 免重采样 重要密度函数 UNSCENTED卡尔曼滤波 频偏估计
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水下滑翔器位姿估计的改进高斯混合粒子滤波器设计与验证(英文) 被引量:1
17
作者 黄浩乾 陈熙源 +2 位作者 吕才平 周智恺 赵伟洪 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期601-605,共5页
近年用于水下滑翔器的低成本导航系统成为研究热点,导航器件的成本与精度之间的折中问题仍然是目前的难题。针对因使用低成本的导航元件而造成低精度位姿估计的问题,提出用于位姿估计的改进高斯混合粒子滤波(IGMPF)方法。用高斯混合模... 近年用于水下滑翔器的低成本导航系统成为研究热点,导航器件的成本与精度之间的折中问题仍然是目前的难题。针对因使用低成本的导航元件而造成低精度位姿估计的问题,提出用于位姿估计的改进高斯混合粒子滤波(IGMPF)方法。用高斯混合模型来估计非高斯噪声,改进的粒子滤波进一步提高位姿估计精度。为了验证其效果,该方法应用于自主设计的水下滑翔器导航系统中并做了车载实验,实验结果表明所提IGMPF方法在实际应用中比传统的EKF和UKF表现更优,姿态角和位移误差比EKF和UKF减小了至少30%。 展开更多
关键词 惯性导航系统 位姿估计 高斯混合 改进粒子滤波
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基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法 被引量:2
18
作者 马雪飞 李胤 +3 位作者 吴英姿 赵春雨 吴燕妮 Waleed Raza 《应用声学》 CSCD 北大核心 2023年第2期249-259,共11页
为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处... 为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度。结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的。 展开更多
关键词 水下目标跟踪 量测信息 高斯混合概率假设滤波 粒子算法
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一种改进的高斯粒子滤波室内节点跟踪算法研究 被引量:1
19
作者 阮艺琳 王晓军 +1 位作者 杨波 张媛 《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》 2020年第3期116-121,共6页
粒子滤波器(PF)是非线性估计领域一个重要方向。为了避免粒子失去多样性的问题,基于启发式优化算法的思想,提出了一种新的引力高斯粒子滤波算法(GSA-GPF)并将该算法用于室内节点轨迹跟踪问题。在使用高斯粒子滤波器(GPF)估计出粒子分布... 粒子滤波器(PF)是非线性估计领域一个重要方向。为了避免粒子失去多样性的问题,基于启发式优化算法的思想,提出了一种新的引力高斯粒子滤波算法(GSA-GPF)并将该算法用于室内节点轨迹跟踪问题。在使用高斯粒子滤波器(GPF)估计出粒子分布及权重后,采用引力搜索算法使粒子向高似然区域移动,增加了有效粒子数,同时,GSA-GPF避免了PF中重采样过程的缺陷,减小了粒子多样性的损失。仿真结果表明:GSA-GPF有效地抑制了常规PF的发散现象,在少量粒子数的情况下,将其跟踪误差减小了约64.1%,并且与粒子群优化的GPF相比,保持了更好的滤波精度。 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 引力搜索算法 无线传感器网络 目标跟踪
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基于无迹变换的多目标高斯混合粒子PHD滤波
20
作者 刘欣 冯新喜 +1 位作者 孔云波 王兢 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期17-21,共5页
针对在杂波环境下,一般的高斯混合粒子PHD出现滤波精度不高、滤波发散的问题,提出了一种基于无迹变换的高斯混合粒子PHD。该算法在高斯混合粒子PHD预测的基础之上,采用无迹变换进行重要性采样,结合观测值对采样粒子进行更新,获得重要性... 针对在杂波环境下,一般的高斯混合粒子PHD出现滤波精度不高、滤波发散的问题,提出了一种基于无迹变换的高斯混合粒子PHD。该算法在高斯混合粒子PHD预测的基础之上,采用无迹变换进行重要性采样,结合观测值对采样粒子进行更新,获得重要性密度函数,然后对PHD进行更新。最后,将该算法与高斯混合粒子PHD进行比较;仿真结果表明,该算法在有效提高高斯混合粒子PHD精度的同时,还能提高系统的稳定性。 展开更多
关键词 多目标跟踪 概率假设密度滤波 无迹变换 高斯混合粒子PHD
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