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粒子群优化(PSO)粒子滤波算法比较而言,容易陷入局部最优,因此算法的准确度就会降低。本文在解决该问题时引入了一种基于鱼群的PSO粒子滤波算法。此算法是通过鱼群优化在采样过程中找到全局最优的相对位置,使其能够向全局最优的位置逐渐接近,同时提高估计有效的粒子数目,从而能够更有效的减少粒子退化与枯竭问题。实验表明,此算法与PSO粒子滤波算法相比,在估计准确度方面有了较大的提升。 相似文献
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本文针对人脸运动的非线性非高斯的特点,引入正则粒子滤波算法来进行运动预测估计,且根据预测精度对预测过程中目标运动速度和过程噪声方差进行自适应更新。实验结果表明,在人脸的旋转、肤色和部分遮挡影响下跟踪精度较高,抵抗光照环境变化,以及人脸大小变化等的鲁棒性较强。 相似文献
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粒子滤波算法是一种基于传播样本集的递归贝叶斯滤波器.本文中对粒子滤波算法原理以及在目标跟踪中的应用作了详细讨论,设计了目标模板更新方法.实验证明,粒子滤波跟踪算法具有很好的鲁棒性和抗遮挡、抗干扰性,但是计算量却很大. 相似文献
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为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,提出将传统的粒子滤波SLAM技术和模糊神经网络算法相结合,对粒子滤波SLAM算法进行改进。提出在训练过程中设置频率计数器的方法,使测量的机器人位姿信息参数失真达到最小。实际场地实验和数据仿真结果表明通过本算法的SLAM定位信息轨迹能正确反映机器人的原始行踪轨迹,其行踪轨迹偏差的误差率仅为4.03%。与传统的粒子滤波算法相比,表现为轨迹跟踪的机器人SLAM同时定位性能比传统的粒子滤波算法提高一倍以上,仿真结果展示了新的机器人SLAM算法良好的快速收敛性能和高精度定位性能。 相似文献
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对于信道模型系数已知的频率选择性衰落信道下柱子滤波均衡器存在的样本贫化问题,提出了一种基于遗传粒子虑波的均衡方法.在粒子滤波的重采样阶段,引入遗传算法,即采用遗传柱子滤波的方法解决样本的贫化现象;从而构成了一种基于遗传柱子滤波的均衡器.仿真结果表明,在信道模型系数已知的条件下,该均衡器的误码率性能优于基于最优重要性函数的柱子滤波均衡器. 相似文献
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本文首先介绍了PF(Particle Filter)和UPF(Unscented Particle Filter)的基本原理,然后针对无线传感器网络(WSN)目标跟踪这一应用方向,采用等级网络结构,参考分布式粒子滤波算法,将UPF应用于WSN单目标跟踪以提高网络跟踪精度,仿真证明UPF较PF在跟踪精度上确实有明显的提高。 相似文献
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针对级联数据库中可逆隐藏数据定位不准,访问恢复困难的问题,提出一种基于非对称补偿粒子滤波的可逆隐藏数据访问算法,实现对数据库中可逆隐藏数据准确访问。算法使用非对称粒子滤波对数据库中可逆隐藏数据的目标位置和访问信道衰减参数进行同时估计,提高可逆隐藏数据定位精度。设计非对称补偿滤波器,抑制数据访问中相干数据干扰,采用迭代方式对隐藏数据访问进程进行更新。最后采用取对数能量求倒谱的方法对数据进行恢复处理,实现对可逆隐藏数据的精准定位访问。仿真实验表明,采用该算法对大型级联数据库进行访问,能准确定位可逆隐藏数据,抗干扰能力强,无损可逆性好,数据库访问识别率和鲁棒性均有明显提高。 相似文献
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主要研究了视频图像目标跟踪准确性问题。在基于核的颜色特征统计描述及以此建立视觉目标观测概率方法的基础上,提出了一种改进的粒子滤波视频图像目标跟踪算法。首先,本文给出了基于标准粒子滤波的单特征、单目标跟踪算法,然后针对加权样本参数的选择不同,提出改进思路,最后通过与基于均值移位视觉目标跟踪算法的实验结果对比。提出的改进的粒子滤波跟踪算法在稳健性方面有显著地提高,而且若适当选择视觉跟踪参数,在实时性方面能得到有效地保证。 相似文献
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为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,在标准粒子滤波SLAM算法的基础上,对其进行算法上的改进,提出基于传感节点优化覆盖的SLAM算法,新的算法克服标准粒子滤波SLAM算法在机器人位姿同时定位和环境地图创建上的不准的缺点,进行传感节点优化覆盖机器人SLAM定位信息节点高覆盖度构建,改进的粒子滤波SLAM算法实现对现有信息下搜索到理想结果,在这个理想结果的基础上再次进行局部寻优,得到另一个局部状态下的理想结果,如此循环往复,最终得到全局准确的机器人SLAM信息。仿真实验表明,在不同的运动速度下计算机器人SLAM同时定位的时延参数的影响几乎为0,显示了新算法优越的定位稳定性能。 相似文献
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城市雨水利用控制受到城市规划模型和雨水径流变化影响较大,难以形成一种合理有效的城市雨水控制模型。提出一种基于迭代容积平方根粒子滤波的城市雨水利用控制模型,采用了平方根滤波的思想,使雨水折减重要性密度函数更接近蓄水能量后验概率密度,有效反映雨水利用量和规划径流系数。通过迭代统计平方根粒子滤波,确保雨水宏观规划状态协方差矩阵的正定性,实现城市雨水利用控制模型的构建。仿真实验表明,采用该模型进行城市雨水利用和规划控制,能实现城市雨水利用的最大合理化,可为决策部门进行城市规划和雨水利用提供理论依据和实际应用参考。 相似文献
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Biscay分布滤波(BDF)是一种有效的区间估计方法。本文首先介绍了S.Reece提出的BDF,然后归纳并详细地推导出BDF的滤波过程。该方法结合了区间运算和Kalman滤波方法,分别根据状态和观测方程得到的预测值的Biscay分布,融合得到估计的Biscay分布值,进而得到状态的区间估计。它不仅是线性最优的,也可以有效解决常见的非线性估计问题,且与EKF有相同的计算复杂度。最后通过一个仿真例子,对BDF和EKF两种滤波方法性能的比较,说明BDF的有效性、稳定性。 相似文献
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对测量数据进行滤波从而提高炸点的估计精度是制导引信中的一个必要环节。GH和GHK滤波算法具有计算简单,工程中易于实现的特点。本文使用c＋＋builder工具进行仿真试验,研究了GH和GHK滤波在炸点估计中的应用,结果表明该算法是可行的,同时根据仿真讨论了在滤波中如何合理选取因子。 相似文献
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分布式激振频率数据库用在力传感器机器人高精度作业中,为机器人进行探测作业提供数据支持。传统方法采用粒子滤波算法进行数据调度和系统状态跟踪,在分布式激振频率数据库在数据调度和重采样中常会出现粒子匮乏和多样性丧失的问题。提出一种基于人工遗传算法群优化的改进的粒子滤波算法,实现对分布式激振频率数据库粒子的匮乏补偿,给出分布式激振频率数据库链路生成机制,采用粒子滤波算法进行分布式激振频率数据库的访问。实验结果表明,算法能有效解决分布式激振频率数据库粒子滤波算法中粒子匮乏以及多样性丧失的问题,进而降低运行时间,提高数据调度和控制精度,均方误差较小。在高精度控制领域具有很好的应用价值。 相似文献
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研究使用虚拟噪声补偿技术的自适应kalman滤波算法。首先对实际系统模型中的误差部分进行虚拟噪声补偿,然后通过一般自适应kalman滤波算法相结合,使改进的自适应kalman滤波算法在带有模型误差和噪声统计特性误差的前提下,能够在线估计观测随机误差的噪声特性。并编制仿真软件,验证改进算法的可行性。 相似文献
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研究使用虚拟噪声补偿技术的自适应kalman滤波算法。首先对实际系统模型中的误差部分进行虚拟噪声补偿,然后通过一般自适应kalman滤波算法相结合,使改进的自适应kalman滤波算法在带有模型误差和噪声统计特性误差的前提下,能够在线估计观测随机误差的噪声特性。并编制仿真软件,验证改进算法的可行性。 相似文献
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粒子群优化算法具有全局性能好、搜索效率高、容易实现等优点.文章在极大似然估计模型的基础上,采用粒子群优化算法,提出一种基于实例的边坡安全系数估计模型.工程实例研究表明,该模型精度明显优于传统极大似然估计模型和遗传算法优化模型,说明本文方法是科学可行性的. 相似文献