基于粒子群优化粒子滤波的声呐目标检测前跟踪

针对传统固定粒子数粒子滤波算法计算量大、复杂环境下声呐微弱目标检测与跟踪鲁棒性不强的问题，提出基于粒子群优化（PSO）算法的粒子滤波检测前跟踪方法（IPSO-PF-TBD）。该算法在滤波预测与步骤更新之间加入PSO算法，结合预测信息和更新完成的粒子分布状态进行优化，将粒子集合转移到后验概率密度较大的区域，并充分利用声呐回波信号中目标粒子的权重信息设置粒子自适应采样策略，通过检测前跟踪（TBD）技术的数据帧间能量累积和目标检测，提高目标检测前跟踪的性能。仿真试验结果表明，提出的检测前跟踪处理方法对低信噪比及快速机动等复杂环境下的目标进行跟踪时，在位置估计精度和误差值方面明显优于粒子滤波（PF）和PSO-PF算法，具有一定研究和应用价值。     

一种改进的粒子滤波算法

为提高非线性滤波的性能,提出一种改进的粒子滤波算法(MUPF),该算法将新构造的辅助模型和无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合产生新的建议分布函数。与传统的无迹粒子滤波(UPF)相比,该算法充分利用了新的测量信息。在非高斯条件下与其他滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和均方根误差。仿真结果表明,MUPF不仅具有很高的跟踪精度,而且用很少的粒子就可以达到更好的滤波性能。     

基于PF-DC的多传感器目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波(PF)的多传感器目标跟踪算法存在计算量过大的问题,研究了一种基于PF和数据压缩(PF-DC)的多传感器目标跟踪算法.仿真结果表明,与传统的串行多传感器PF算法相比较,该算法可以极大的降低算法的计算量,从而有效地提高算法的实时性.     

一种基于正则粒子滤波器的目标跟踪算法

滤波技术是实现多目标跟踪的核心技术之一.粒子滤波器是基于序贯Monte Carlo仿真方法的非线性滤波算法.本文采用正则粒子滤波算法来代替标准的粒子滤波算法.正则粒子滤波算法是基于正则再采样算法,即根据后验密度的离散分布重建它的连续分布,然后从后验分布的连续近似中采样获得再采样粒子,从而能减少粒子的退化现象.仿真结果表明,该算法的跟踪误差要小于标准粒子滤波算法,并且具有更好的跟踪性能、较高的实用价值和广泛的应用前景.     

基于采样的非线性滤波算法比较

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法（UPF）。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。     

舰载雷达目标跟踪的非线性滤波仿真

雷达观测模型常常是非线性的,目标跟踪问题是一个非线性状态混合估计.考虑目标稳定跟踪与实时性要求,采用"当前"统计目标运动模型与粒子滤波(PF)非线性方法对雷达机动目标跟踪进行算法分析.仿真验证了"当前"统计模型下的非线性粒子滤波及扩展卡尔曼滤波(EKF)目标跟踪性能,表明非线性粒子滤波,尤其是U变换粒子滤波(UPF)目标跟踪精度和稳定性较好,值得工程应用与推广.     

基于重要性重采样粒子滤波器的机动目标跟踪方法

采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法,通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒子数目,在一定程度上克服了退化现象。仿真结果表明,采用PF跟踪机动目标,其跟踪精度要高于IMM,说明PF具有较强的处理非线性系统的能力;对标准PF采用重要性重采样策略后,PF的跟踪精度和平稳性都得到了进一步改善。     

一种基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法

提出了一种自适应进化策略算法(AES),该算法利用适应度值控制变异步长的自适应调整,从而提高了进化策略的搜索效率和精度。将AES算法和粒子滤波(PF)相结合,提出了基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法(AESPF)。该算法将AES应用于粒子重采样,以保证粒子的有效性和多样性。通过仿真计算表明,提出的算法可以有效提高滤波性能。     

被动多传感器改进交互多模型粒子滤波算法

将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合,提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF),并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程,在解决粒子退化问题的同时,增加了粒子的多样性,提高了滤波性能。在多模型中应用均匀重采样粒子滤波,提高被动多传感器系统的机动目标跟踪精度。将该方法与交互式多模型粒子滤波算法(IMM-PF)进行仿真对比,结果表明该方法具有更好的跟踪性能。     

基于粒子滤波的水下目标被动跟踪算法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪中的非线性问题,克服了常规的线性化方法易发散且跟踪精度低、误差大的缺点.仿真结果表明:粒子滤波算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,收到了良好的效果,具有较高的实用价值.     

基于自适应性粒子滤波器的目标追踪

基于蒙特卡洛模拟的粒子滤波算法被广泛地应用于目标追踪领域。传统的粒子滤波算法在其追踪过程中所使用的粒子数通常是固定不变的,而在实际应用中,这会使算法缺乏高效性。针对这个问题,提出了一种自适应性粒子滤波器,它可以根据实际调整算法运行过程中使用的粒子数目,以使算法在保持对目标进行有效追踪的同时节省计算资源。仿真结果显示了算法的高效性。     

基于UKF和线性优化的改进粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将不敏卡尔曼滤波算法（UKF）、线性优化的思想和基本粒子滤波算法相结合,运用不敏卡尔曼滤波算法获得重要性概率密度函数,提高了粒子的使用效率;运用线性优化的思想,保证了所有粒子都以一定的概率对状态估计作出贡献,提高了粒子的多样性。仿真结果表明,改进的算法很好的解决了基本粒子滤波存在的粒子退化问题,具有更高的状态估计精度。     

自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法

将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和不敏粒子滤波(UPF)算法相结合,提出了自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法(AGIMMUPF).该算法通过自适应网格实现了模型自适应,从而以较小的模型集合覆盖了目标大范围的机动,并以此来克服固定结构交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法存在的缺陷,同时各模型滤波算法采用不敏粒子滤波(UPF)算法,使重要性密度函数融合了最新量测信息,更好地逼近真实状态的后验概率分布.通过计算机仿真证明,提出的算法可以有效提高IMMPF的费效比.     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法.该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态.Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定.     

基于支持向量回归的均匀阵波束形成框架体系研究(英文)

An approach was proposed for optimizing beamforming that was based on Support Vector Regression (SVR). After studying the mathematical principal of the SVR algorithm and its primal cost function, the modified cost function was first applied to uniform array beamforming, and then the corresponding parameters of the beamforming were optimized. The framework of SVR uniform array beamforming was then established. Simulation results show that SVR beamforming can not only approximate the performance of conventional beamforming in the area without noise and with small data sets, but also improve the generalization ability and reduce the computation burden. Also, the side lobe level of both linear and circular arrays by the SVR algorithm is improved sharply through comparison with the conventional one. SVR beamforming is superior to the conventional method in both linear and circular arrays, under single source or double non-coherent sources.     

基于粒子群优化卡尔曼滤波的水下机器人信号处理

在卡尔曼滤波的基础上,引入粒子群优化算法,对卡尔曼滤波方法进行改进,提出基于粒子群优化的卡尔曼滤波器模型,从而提高水下机器人测量数据的精度,降低系统噪声和量测噪声所带来的误差。水池仿真试验结果表明改进的滤波方法有效、实用。     

基于权值优选粒子滤波的雷达目标跟踪

本文详细分析了粒子滤波的特点,给出了基于权值优选的粒子滤波算法,对雷达目标进行了跟踪。仿真结果表明,基于权值优选的粒子滤波算法在N值较小的情况下较标准粒子滤波算法具有更明显的优势。     

基于高斯粒子滤波的语音增强方法

在分析语音信号的时变自回归模型的基础上,采用了一种新的滤波器即高斯粒子滤波器,该滤波器是基于粒子滤波方法得到一高斯分布来近似估计未知状态变量的后验分布,在符合高斯假设和一定粒子数的情况下,可以获得近似最优解,并用它来解决TVAR模型的语音信号增强问题．仿真结果表明,高斯粒子滤波器具有较强的估计TVAR模型参数的能力,降低了算法的计算量．采用高斯粒子滤波增强方法处理过的语音,信噪比明显提高,改善了语音增强系统的性能．     

非高斯条件下基于无味粒子滤波器的目标跟踪

研究了无味粒子滤波器的基本思想和具体算法实现步骤,在给出的闪烁噪声统计模型基础上,将PF、UKF和UPF算法应用在雷达目标跟踪中,解决了闪烁噪声情况下的雷达目标跟踪问题,仿真结果表明,UPF的状态估计性能优越。