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71.
基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法 总被引:11,自引:4,他引:7
提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter, SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法. 该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计. 这里群的状态包括群的质心状态和形状. 为了估计群的个数和状态, 该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models, GMM)拟合SMC-PHDF中经重采样后的粒子分布, 这里混合模型的元素个数和参数分别对应于群的个数和状态. 期望最大化(Expectation maximum, EM)算法和马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)算法分别被用于估计混合模型的参数. 混合模型的元素个数可通过删除、合并及分裂算法得到. 100次蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)仿真实验表明该算法可有效跟踪部分可分辨的群目标. 相比EM算法, MCMC算法能够更好地提取群的个数和状态, 但它的计算量要大于EM算法. 相似文献
72.
多模型概率假设密度平滑器 总被引:9,自引:5,他引:4
针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题, 本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density, MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合, 提出了MM-PHD前向--后向平滑器. 为了避免引入复杂的随机有限集(Random finite set, RFS)理论, 本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式. 由于MM-PHD前向--后向平滑器的递推公式中包含有多个积分, 因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式. 故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC)实现. 100次蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)仿真实验表明, 与MM-PHD滤波器相比, MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态, 但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后, 并且需要耗费更大的计算代价. 相似文献
73.
基于改进型Volterra 基函数网络的直接自适应逆控制方法 总被引:3,自引:0,他引:3
构造一种改进型Volterra基函数网络,其特点是结构简单,容易离线确定最佳网络结构和初始权值。通过利用该网络在线学习非线性系统的逆,构造了一种非线性系统的直接自适应逆控制策略,并从理论上证明了闭环系统跟踪误差一致最终有界。仿真结果表明该方法的鲁棒性能良好。 相似文献
74.
75.
CAN总线测控网络的设计与实现 总被引:8,自引:0,他引:8
本文介绍了基于CAN总线构建现场测控网络的设计和实现方法。文中阐述了CAN总线网络的设计原理 ,给出了应用层软件的编制方法和现场组网的方式 相似文献
76.
本文研究系统辨识中小波基展开模型的优化问题.优化准则借用了经典辨识方法中的阶次判定准则.仿真结果表明,与原小波基模型相比,优化小波基模型不仅保留了原模型的辨识精度,而且模型简化,辨识工作量降低. 相似文献
77.
提出了一种新的基于环境纹理映射思想实时近似Phong效果的浓淡方法。由于采用了预先定义的光照纹理与仿射纹理映射方法,使得该方法具有较高的效率,同时几乎不损失生成画面的质量,并可以在低档系统中实现帝时的仿Phong浓淡效果。 相似文献
78.
79.
针对多扩展目标的优化跟踪问题,该文在有限集统计(FISST)理论框架下,提出一种能够综合优化多扩展目标跟踪性能的传感器控制方法。首先,该文给出加权广义最优子模式分配(WGOSPA)距离构造多扩展目标跟踪多特征估计在其统计平均周围的广义离差,进而研究提出多特征融合下的传感器控制最优决策方法,并利用序贯蒙特卡罗(SMC)技术研究传感器控制最优决策过程的数值求解方法,然后利用伽马高斯逆威沙特多伯努利(GGIW-MBer)滤波器实现所提出的传感器控制策略。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。 相似文献
80.
针对直流调速控制系统中采用变结构滑模控制方法存在的缺陷进行分析,提出了基于经典Lyapunov函数合成法的模糊输出跟踪控制器设计方法.使用这种方法,不需要建立系统的精确数学模型和精确测量系统的全部参数,只需根据少量系统的定性分析信息,总结出系统控制的规则库,进而建立推理机,构造出系统的控制器,完成对系统的有效控制.最后的仿真结果说明了本文所采用方法的有效性. 相似文献