一种用于解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法

粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度.在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上,该文提出一种新型粒子滤波算法.首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计.在实验中,针对非线性程度不同的两种系统,分别采用5种粒子滤波算法进行实验.结果证明,文中所提出的算法的各方面性能都明显优于其他4种粒子滤波算法.     

带有色量测噪声的非线性系统 Unscented 卡尔曼滤波器

传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter, UKF)要求噪声必须为高斯白噪声, 无法解 决带有色噪声的非线性系统滤波问题. 为此, 本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤 波新算法. 首先,基于量测信息增广和最小方差估计, 推导出一类带有色量测噪声的非 线性离散系统状态的最优滤波框架, 接着采用Unscented变换(Unscented transformation, UT)来计算最优框架中的 非线性状态后验均值和协方差, 进而得到有色量测噪声下UKF滤波递推公式. 所设 计的UKF新方法能有效地解决传统UKF在量测噪声有色情况下非线性滤波失效的问题, 数 值仿真实例验证了其可行性和有效性.     

确定卫星姿态的一种非线性算法

本文在稳态卡尔曼滤波算法中引入非线性项,改进了算法的性能。思路是在姿态确定误差较大时,使得非线性滤波算法等价于具有较大滤波增益的稳态卡尔曼滤波器。理论分析和仿真结果表明在保证同样稳态估计精度的情况下,与稳态卡尔曼滤波算法相比较,非线性滤波算法具有更快的收敛速度。     

改进重采样粒子滤波算法在GPS中的应用

为解决粒子滤波(PF)固有的退化现象及因简单重采样引起的粒子匮乏问题,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)来优选PF的重要性分布,并对重采样方法进行改进.通过理论分析及针对全球定位系统(GPS)的计算机仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)、扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)以及改进的EKPF算法来实现导航定位的定位估计精度与效率,分析在不同条件状况下的最佳非线性滤波算法.实验结果表明,与其它方法相比,该算法在高动态,高机动状态下性能得到了明显的改善.     

非线性交互粒子滤波算法

在非线性非高斯系统状态估计问题中,后验概率密度函数的解析形式难以获得,标准粒子滤波算法采用状态转移概率函数代替后验概率作为重要性采样概率密度函数,而未考虑当前观测数据的影响．针对该问题,首先提出了非线性交互多模型算法;然后应用该算法产生重要性采样概率密度函数,设计了新的非线性交互粒子滤波器．新的概率密度函数融入最新观测数据,更接近系统状态后验概率．比较实验表明了所提出算法的有效性．     

粒子滤波自适应部分系统重采样算法研究*

样本退化是基于序列重要性采样的粒子滤波中的一个主要问题,为了解决这个问题重采样被引入。常规的重采样算法可以解决样本退化问题,但容易导致样本衰竭,增加计算的复杂度。本文在部分重采样的基础上,提出了自适应部分系统分重采样算法,该算法自适应调整重采样的时间,重采样前按照粒子的权值对其分类,只对少数粒子进行重采样,不仅减少了重采样的时间而且增加了粒子的多样性,仿真结果表明该算法与部分重采样相比有效的提高了粒子滤波的性能,减少了运行的时间。     

粒子滤波算法综述

对粒子滤波算法的原理和应用进行综述．首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题．阐述粒子滤波的原理;然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上．讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段;最后从概率密度函数的角度出发．将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较．阐明了粒子滤波的适应性．给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用．并展望了其未来发展方向．     

改进的无迹粒子滤波算法

本文提出了一种改进的无迹粒子滤波算法(IUPF).与传统的粒子滤波算法不同,IUPF中每个粒子并不代表状态序列的一个可能实现,而是代表由初始状态以及过程噪声序列所构成的扩展过程噪声序列的一个可能实现.根据状态空间方程所属的类型,IUPF可以采用不同的无迹变换方法来设计建议分布.并借鉴了基于无迹变换的辅助粒子滤波器(UTAPF)的思想来改进重采样过程.与UPF和UTAPF相比,新算法有3处改进.第一,IUPF无需假定状态转移核函数已知,因而应用范围较UPF和UTAPF广泛.第二,IUPF的计算开销较少.第三,UPF和UTAPF中每个粒子均被假设拥有一个从其父母粒子中继承下来的状态分布,然而这种假设是否合理目前尚难定论,IUPF避免了该假设.在两组仿真实验下将新算法与其它4种算法进行比较,新算法体现了较好的估计能力.并且结果显示与UPF以及UTAPF相比,IUPF所节省的计算时间与状态向量和噪声向量的维数有关.     

观测迭代的插值滤波算法

针对非线性跟踪系统中由于弱观测性,大的初始化误差使的系统出现不稳定、跟踪收敛速度慢,鲁棒性能差的问题,本文在内插公式滤波器的基础上提出了基于观测迭代插值滤波器。该算法在插值滤波器基础上,利用观测迭代过程来取代单纯的近似条件估计进行预测,减小观测函数线性化所带来的误差影响具有更精确的状态和协方差估计性能。仿真结果表明该算法在大噪声和大初始化误差条件下拥有比传统算法更高的跟踪精度,和更快的收敛速度。     

触摸屏数据采样和滤波算法实现

针对当前手机开发中的触摸屏模块,该文介绍了触摸屏坐标采样,滤波,以及校准的算法。实验表明这些算法能够获取准确的坐标数据,和手写识别效果。     

A family of gain-combined proportionate adaptive filtering algorithms for sparse system identification

The classical proportionate adaptive filtering (PAF) algorithms achieve a fast initial convergence for sparse impulse response. But the small coefficients receive very little gain so that the time needed to reach steady-state misalignment is increased. In addition, the PAF algorithms converge much slower than the original adaptive filtering (OAF) algorithms when the impulse response is dispersive. In order to address these problems, this paper proposes a family of gain-combined PAF (GC-PAF) algorithms. The gain-combined matrix of the proposed GC-PAF algorithms is implemented by using a sigmoidal activation function to adaptively combine the proportionate matrix and identity matrix, which can retain the advantages of both the PAF algorithms in the context of sparse impulse response and the OAF algorithms in the context of dispersive impulse response. Meanwhile, to be also applicable to the family of sign algorithms against impulsive noise, a general framework for the update of the sigmoidal activation function is obtained by using the gradient descent method to minimize the $L_1$-norm of the system output error. Simulations in the contexts of three different sparsity impulse responses have shown that the proposed GC-PAF algorithms perform much better than the OAF, PAF and improved PAF (IPAF) algorithms.     

离散系统状态和参数鲁棒滤波分离算法

提出了一种离散系统的鲁棒分离滤波方法.为了对状态向量进行较准确估计,将鲁棒滤波器分为:1)零误差状态估计器;2)不确定矩阵估计器;3)鲁棒合成器.零偏差状态估计器是假定系统的不确定部分为零时的状态估计器;其新息作为不确定部分的估计变量,并由此估计系统的不确定部分;最后,根据系统不确定部分估计误差的上下界,用鲁棒合成器对状态向量的估计值进行鲁棒修正.为了在合成器中得到鲁棒滤波的逼近计算式,通过变换状态估计误差的协方差阵,得到了系统矩阵不确定部分的误差上界不等式逼近,并且得到了估计误差协方差阵逆阵的下界不等式逼近,从而给出了鲁棒合成滤波的完整算法.     

具有随机采样特性的网络化系统H∞ 滤波

研究一类具有随机采样特性的网络化系统H∞滤波问题.通过将传感器的随机采样过程建模成马尔可夫链,将数据量化作用转化为模型的参数不确定性,并用二值随机变量描述丢包过程,从而用一个多随机变量的马尔可夫不确定性模型来描述滤波误差系统.应用Lyapunov稳定性理论和随机系统分析方法,导出了滤波误差系统随机稳定且具有给定H∞性能的充分条件,并给出了滤波器的设计方法.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于B/S结构的高职人才培养评价机制抽样系统设计与实现

完善高职人才培养评价机制是发展高职教育的有效手段,“点线面体”立体型高职人才培养评价机制是对高职人才培养模式的创新和探索。介绍了基于B/S结构的“点线面体”立体型高职人才培养评价机制抽样系统的设计与实现,阐述了随机选取学生进行考核的分层抽样功能模块,总结了系统的实际应用。