粒子滤波算法及其应用研究

粒子滤波是基于序贯Monte Carlo仿真方法的非线性滤波算法,对基本粒子滤波算法的原理实现步骤进行了详细的介绍,进行了仿真试验.试验结果表明,粒子滤波能够很好地对非线性系统进行仿真,其估计精度要优于扩展卡尔曼滤波.由于粒子滤波算法摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约条件,并在一定程度上解决了粒子匮乏问题,近年来该算法在许多领域得到成功应用.     

基于序贯无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法

提出一种基于序贯无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法。雷达跟踪系统为离散非线性系统,传统的解决方法是使用扩展卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波用少量采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和方差的估计。为了提高无迹卡尔曼滤波的精度,用序贯无迹卡尔曼滤波方法依次处理方位角、俯仰角和距离,来进行雷达目标跟踪。通过Monte Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度和更高的计算效率。     

基于自由火焰图像的三维温度场重建方法研究

自由火焰图像误差对逆向Monte Carlo三维温度场重建方法算法性能有较大的影响. 为减小误差的影响,将空间滤波器和时间滤波器结合的方法对重建算法所采用的自由火焰图像进行了预处理.实验研究表明,对自由火焰图像进行预处理之后,对逆向Monte Carlo方法重建温度场的低温区域产生较大影响.再通过与热电偶温度计实测数据比较分析,逆向Monte Carlo重建方法经该预处理方法改进后,在火焰中心区域重建温度的误差可减小近50K.     

智能空间辅助家庭服务机器人的定位方法

研究移动机器人智能定位优化问题,在分析传统的移动机器人定位的过程中,由于在定位时存在误匹配造成不准确,传统的移动机器人自身携带传感器对周围环境观测具有局限性.为了提高有效定位,提出利用智能空间中的单个全局摄像机作为外部传感器,可采用Monte Carlo方法解决移动机器人定位,并进行仿真,实验表明,全局摄像机能够有效地辅助移动机器人在全局环境中定位,Monte Carlo算法利用全局摄像机的观测信息,使定位有良好的性能效果.     

基于网络排队模型的Monte Carlo多线程电梯交通流优化设计

采用Monte Carlo方法对串并联结合的复合电梯系统进行了分析,应用多线程技术模拟电梯交通流模型,并给出相应的算法流程.将该算法应用到电梯配置测评中,通过对多个仿真实例的比较,根据配置结构,给出各实例的相应性能指标.结果表明,以本模型为基础建立的电梯配置测评系统可以平衡乘客候梯时间和电梯负载之间的关系,对电梯系统的结构配置给出合理建议,证明了Monte Carlo方法在电梯群控系统测评和优化中的可行性和优越性.     

数字通信系统中的Monte Carlo仿真

介绍数字通信系统的广泛应用和Monte Carlo算法的基本思想,重点分析数字通信系统中的差错概率和应用Monte Carlo仿真对存在噪声和干扰的数字通信系统的性能进行评估。     

不变结构半弹道式再入飞行器的混合状态估计与模型集设计

多模型方法是混合估计的主流方法之一,以该方法估计不变结构半弹道式再入飞行器(SBRV)混合状态的难点在于设计有效的模型集.文中提出了一种伪Monte Carlo模型集可以使SBRV混合状态估计器在最小均方差(MMSE)意义下接近于最优.SBRV的再入估计具有高度的非线性,同时其模式由多个边界已知的参数张成.给出了这种伪Monte Carlo模型集的设计方法,并分析了其性能特征.该模型集相比于Monte Carlo方法生成的模型集有更高的精度,理论分析和仿真结果表明了新设计模型集的有效性与合理性.     

基于备件方案的多态PMS可靠性仿真模型

针对多阶段任务系统(PMS)的备件问题,构建基于Monte Carlo方法的仿真模型,给出具体的算法流程。该模型以多态结构函数为基本输入,产生等价于基本设备寿命实现值的随机数,代入仿真模型,经过逻辑运算和统计分析得到系统的可靠度,为多态PMS的备件决策提供依据。应用Matlab软件进行仿真实验分析,结果表明该方法具有较高的仿真精度。     

改进Monte Carlo算法用于RFID标签的室内定位

针对基于信号到达时间延迟(TOA)的定位算法存在的问题,改进了基于采样的Monte Carlo定位算法.将其用于室内射频标签的定位,分析了天线极化失配对改进的Monte Carlo定位算法的影响.仿真结果表明,改进的Monte Carlo定位算法受天线极化失配的影响较大,定位误差随标签与读写器天线之间极化方向的夹角的增大而增大.     

跟踪反舰导弹的机动频率自适应算法

为使建立的系统方程更适合强机动反舰导弹的真实运动状态,在分析"当前"统计模型及自适应滤波算法的基础上.通过由滤波残差的变化来检测目标机动与否的准则,设计了一种非线性的机动频率函数.实现机动频率自适应调整,优化了"当前"统计模型的系统参数,构建了机动频率自适应算法.在想定的初始条件下,结合反舰导弹的末段"蛇行机动",对建立的机动频率自适应算法进行Monte Carlo仿真实验,结果表明:该算法运行稳定,适应能力强,能有效提高"当前"统计模型的跟踪性能.