基于优化组合重采样的粒子滤波算法

重采样过程的引入,消除了粒子滤波(PF)过程中的粒子匮乏现象,使PF方法迅速地在多个领域内得到应用,但重采样过程却削弱了粒子的多样性,从而导致滤波性能下降,甚至滤波发散.提出了一种基于优化组合的重采样方法,通过选取粒子和被抛弃粒子的适当线性组合而产生新的粒子,增加了粒子多样性,从而提高PF算法的精度.仿真结果表明,步长系数为零时,该算法等价于基本的PF算法;步长系数很大时,该算法不能收敛;在适当选择步长系数的情况下,该算法的滤波性能高于基本的PF算法.介绍了该重采样算法,仿真结果证明了该算法的有效性.     

一种改进重采样的粒子滤波盲分离算法

在通信混合信号单通道盲分离技术中,粒子滤波盲分离算法是一大主流算法。针对粒子滤波算法必然存在的粒子退化问题,提出一种结合有效粒子数和残差重采样思想的改进重采样粒子滤波盲分离算法。所提算法在粒子退化,即有效粒子数减少至需进行重采样时,根据有效粒子数的值找出一定数量的权重大的粒子,按每个粒子的权重占总权重的比例复制一定数量的该粒子到新粒子集中。复制后将该粒子权重更新为剩余权重,把所有权重重新归一化,再用传统随机重采样方法复制少量粒子,完成重采样的改进算法,进而得到改进重采样的粒子滤波盲分离算法。仿真结果表明,在粒子滤波单通道盲分离应用中,提出的改进重采样算法与传统随机重采样算法相比,在复杂度近似相同的情况下误码性能提高了约1 dB。     

一种新型交互式多模型算法

通过在线辨识交互式多模型（ＩＭＭ）算法各波滤模型噪声，提出一种新型自适应ＩＭＭ（ＡＩＭＭ）。仿真表明该算法的估计精度明显优于标准ＩＭＭ，反映了参数的辨识的有效性。     

粒子滤波算法重采样门限值研究

目标跟踪算法的目的是对目标进行跟踪,跟踪滤波算法的好坏直接决定了能否及时地跟踪上目标。在粒子滤波算法中,重采样是很重要的一步,很多介绍粒子滤波的文献都提到了在重采样前设置一个采样门限,以此来判断在粒子滤波算法中是否进行重采样。采用实际仿真的方法研究了采样门限取值对跟踪效果包括跟踪时间以及跟踪精度的影响,采用了最经典常用的跟踪模型进行了仿真研究。     

禁忌搜索粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

雷达目标跟踪量测系统常受到闪烁噪声干扰,导致传统滤波算法的滤波性能急剧下降甚至发散。针对标准粒子滤波算法存在粒子退化的缺陷,重采样环节引入禁忌搜索思想,提出了禁忌搜索扩展卡尔曼粒子滤波算法,驱散局部最优的粒子集,使其向全局最优位置靠近,提高采样粒子的有效性。结合交互多模型（IMM）,将算法与IMM-PF算法进行仿真比较,结果表明该算法对机动目标具有较优的跟踪性能。     

基于KHM的多层采样粒子滤波算法

文章通过多层采样方式,将样本空间划分为多个部分,集中采样点到使概率密度函数值大的地方,大大减小了采样误差;在重采样阶段嵌入KHM聚类算法,通过将空间特征与权重分布近似的粒子进行聚类,降低总的样本数,提高了计算效率。样本经聚类处理后,在保持粒子状态后验分布的几何特征的同时,状态空间中的粒子数明显降低,计算效率显著提高。     

基于序列重要性重采样算法的MIMO时变信道半盲估计

粒子滤波可以用来处理非线性非高斯问题,而序列重要性重采样算法能较好地解决粒子滤波中的粒子退化问题,由此将序列重要性重采样算法运用于MIMO时变信道进行半盲估计.实验结果表明:与使用传统的粒子滤波方法相比,基于序列重要性重采样算法的MIMO时变信道半盲估计方法均方误差和误码率降低,从而改善了接收端的符号检测性能.     

一种基于自适应粒子滤波的多层感知器学习算法

针对神经网络状态空间模型中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出一种自适应的粒子滤波神经网络训练算法.该算法用粒子滤波估计网络的权时,利用序贯更新先验信息的序贯可信度最大化方法在线估计未知系统噪声方差.仿真结果表明:该自适应粒子滤波算法明显优于其他传统的神经网络训练算法,如扩展卡尔曼滤波、噪声可调的扩展卡曼滤波、普通粒子滤波等.     

一种新型的简化群优化粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度.     

单站无源定位中的一种简单粒子滤波算法

提出了一种简单的正则粒子滤波,克服了标准粒子滤波在用于单站无源定位中时出现的粒子匮乏现象,将粒子滤波成功的应用到了无源定位中.通过计算机仿真表明,这种简单的正则粒子滤波能有效缩短定位时间,提高定位精度.     

适于无源阵列跟踪的粒子滤波交互多模型算法

针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。在交互阶段,对各模型的相应粒子进行输入交互;在滤波阶段,抽取N个采样点,得到估计采样,从而求得估计输出和有关函数;在混合阶段,获得状态向量的后验条件概率密度函数,通过这个后验概率密度便可获得状态向量的估计量。与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了本文新算法的正确性和有效性。     

模型集自适应的交互多模型辅助粒子滤波算法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出一种基于目标转弯率模型的模型集自适应交互多模型辅助粒子滤波算法(AMSIMMAPF).采用转弯率模型实时辨识目标的角速度,根据辨识到的角速度来更新交互多模型的模型集.利用辅助粒子滤波可以避免粒子权值退化、样本衰减,不受线性模型高斯噪声限制的特点,各模型滤波选用辅助粒子滤波算法以提高跟踪精度.理论分析和仿真结果表明,与交互多模型粒子滤波算法相比,本算法具有跟踪精度高,计算量小的特点.     

基于改进粒子滤波算法的Bouc-Wen模型参数在线识别方法

在线模型参数更新是提高结构混合试验中数值子结构模型精度的有效手段。为了提高强非线性模型参数在线识别精度,在标准粒子滤波算法的基础上提出了一种改进的辅助无迹粒子滤波算法。在重要性采样中,基于最新观测信息采用无迹卡尔曼滤波方法计算每一个粒子估计,以提高粒子非线性变换估计精度;在重采样过程中,引入辅助因子修正粒子权值,以丰富粒子多样性、削弱粒子退化现象。采用改进粒子滤波算法针对Bouc-Wen模型进行了在线参数识别,并与标准粒子滤波算法、扩展卡尔曼粒子滤波算法以及无迹粒子滤波算法的参数识别精度和计算效率进行对比分析。结果表明,与其它3种算法相比,辅助无迹粒子滤波算法在单步计算耗时增加的基础上,在线参数识别精度明显提高,参数识别值波动幅度显著降低。最后,通过橡胶隔震支座拟静力试验,验证了采用改进粒子滤波算法在线识别Bouc-Wen模型参数方法的有效性。     

基于交互多模型无味卡尔曼滤波的移动机器人故障诊断

为了快速、准确地诊断出移动机器人的故障,将交互多模型算法和无味卡尔曼滤波(IMM_UKF)结合起来,通过各个故障模型的概率大小来判断故障是否发生。仿真结果证明,IMM_UKF的估计准确度要高于IMM_EKF,能够准确判断故障。     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

A novel maneuvering multi-target tracking algorithm based on multiple model particle filter in clutters

To solve the problem of strong nonlinear and motion model switching of maneuvering target tracking system in clutter environment, a novel maneuvering multi-target tracking algorithm based on multiple model particle filter is presented in this paper. The algorithm realizes dynamic combination of multiple model particle filter and joint probabilistic data association algorithm. The rapid expan- sion of computational complexity, caused by the simple combination of the interacting multiple model algorithm and particle filter is solved by introducing model information into the sampling process of particle state, and the effective validation and utilization of echo is accomplished by the joint proba- bilistic data association algorithm. The concrete steps of the algorithm are given, and the theory a- nalysis and simulation results show the validity of the method.     

Application of interacting multi-model algorithm in gyro signal processing

There is one problem existing in gyroscope signal processing,which is that single models can＇ t adapt to change of carrier maneuvering process.Since it is difficult to identify the angular motion state of gyroscope carriers,interacting multiple model （IMM） is employed here to solve the problem.The Kalman filter-based IMM （IMMKF） algorithm is explained in detail and its application in gyro signal processing is introduced.And with the help of the Singer model,the system model set of gyro outputs is constructed.In order to demonstrate the effectiveness of the proposed approach,static experiment and dynamic experiment are carried out respectively.Simulation analysis results indicate that the IMMKF algorithm is excellent in eliminating gyro drift errors,which could adapt to the change of carrier maneuvering process well.     

单神经元模糊自适应内模控制器

利用单个神经元在线调整常规模糊控制查询表 ,并将该方法应用于调整内模控制器的滤波器参数 f,以增强系统的鲁棒性 .研究结果表明 ,用这种模糊单神经元控制器调节内模控制器参数的效果要优于常规的模糊控制器     

迭代无迹Kalman粒子滤波的建议分布

对非线性非Gauss系统,粒子滤波是一种有效的状态估计方法。粒子滤波的关键是建议分布的选择,好的建议分布会改进粒子贫化和样本耗尽等粒子滤波存在的普遍问题。该文用迭代无迹Kalman滤波产生粒子滤波的建议分布,提出了一种新的粒子滤波算法——迭代无迹Kalman粒子滤波。给出的建议分布将最新的观测融入样本过程并修正该过程,从而改进了滤波性能。数值模拟结果表明,提出的算法与常用的无迹粒子滤波、扩展Kalman粒子滤波相比,具有数值稳定、估计结果精确的优点。     

自适应模型集交互式多模型算法

针对交互式多模型(IMM)算法的目标跟踪精度问题,提出了一种自适应模型集IMM算法.利用IMM算法中的模型概率含义,并以此对模型集的收缩比例因子进行设计,这样模型集通过向中心模型收敛可完成自适应调整,而自适应调整过程能有效、实时地利用观测信息.仿真实验结果表明,所提算法能有效跟踪机动目标,而且比IMM算法的跟踪精度更高,但其受到目标机动模型的先验性的限制.