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几种典型非线性滤波算法及性能分析 预览
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作者 刘向阳 《舰船电子工程》 2019年第7期32-36,共5页
针对非线性滤波问题,首先,对几种典型的非线性滤波方法的一般原理和滤波步骤进行了介绍,并简述各滤波器的优缺点。其次,引用一个经典的非线性例子对各滤波器性能进行了对比分析。研究结果表明,EKF计算量小,PF精度高,UKF和CKF具有较高的... 针对非线性滤波问题,首先,对几种典型的非线性滤波方法的一般原理和滤波步骤进行了介绍,并简述各滤波器的优缺点。其次,引用一个经典的非线性例子对各滤波器性能进行了对比分析。研究结果表明,EKF计算量小,PF精度高,UKF和CKF具有较高的精度和较强的实时性。 展开更多
关键词 非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波
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基于非线性滤波的水下地形辅助导航方法 预览
2
作者 彭东东 周天 +2 位作者 徐超 王天昊 高嘉淇 《海洋测绘》 CSCD 2019年第4期22-26,共5页
为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针... 为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针对传统基于单波束声纳量测模型在小起伏地形区域导航精度低、易发散问题,从提高量测地形信息量角度,建立了基于多波束测深声纳的量测模型。使用多波束实测地形数据进行仿真试验,结果表明:无论在粗糙地形区域还是较平坦地形区域,多波束量测模型有效缓解了3种方法易发散问题,提高了导航精度。 展开更多
关键词 多波束测深 地形辅助导航 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 粒子滤波
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改进的SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪算法 预览
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作者 裴家正 黄勇 +1 位作者 董云龙 陈小龙 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期102-113,共12页
针对在雷达观测下机动弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,基于序贯蒙特卡洛的势均衡多伯努利检测前跟踪(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目标的数目估计不准确及状态估计精度随时间下降的问题,提出了一种基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前... 针对在雷达观测下机动弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,基于序贯蒙特卡洛的势均衡多伯努利检测前跟踪(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目标的数目估计不准确及状态估计精度随时间下降的问题,提出了一种基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪的改进算法。该算法在预测和更新过程之间加入多目标粒子群优化算法(MOPSO),基于观测值设置适应度目标函数,使粒子集群向后验概率密度较为集中的位置分布,缓解了粒子贫乏的问题;在更新步骤之后加入平滑递归方法,利用观测值平滑滤波值,算法运算时间虽有一定延长,但获得了数目和状态估计精度的提升。仿真实验表明,与CBMeMBer-TBD方法相比,所提算法在对机动目标数目估计和目标状态估计的准确度等性能上都有所改进。 展开更多
关键词 粒子群优化 粒子滤波 势均衡多伯努利滤波 平滑 检测前跟踪
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一种便携式地面监视雷达人体目标跟踪算法
4
作者 吕晓华 张群英 +2 位作者 刘新 陈忠诚 方广有 《电子测量技术》 2019年第13期6-10,共5页
卡尔曼滤波算法在目标跟踪领域已得到广泛应用,但由于其运动模型的固定性,对于无规律运动的人体目标跟踪而言存在一定的失效问题。粒子滤波算法对目标的运动模型没有要求,但随着迭代计算,其粒子多产生于权重高的粒子,导致跟踪精度较差... 卡尔曼滤波算法在目标跟踪领域已得到广泛应用,但由于其运动模型的固定性,对于无规律运动的人体目标跟踪而言存在一定的失效问题。粒子滤波算法对目标的运动模型没有要求,但随着迭代计算,其粒子多产生于权重高的粒子,导致跟踪精度较差。针对运动轨迹复杂多变的人体运动目标,提出一种基于动态匹配的粒子卡尔曼(DM-PK)滤波人体目标跟踪算法,该算法根据预测值与观测值的差值和统计意义上的模型预测误差的关系实时判断目标是否发生机动,发生机动时采用DM-PK来估计目标状态,减小目标机动时由于新息序列发生突变引起的误差。对DM-PK进行了50次蒙特卡洛仿真实验验证,结果显示DM-PK算法可有效提高人体机动目标的跟踪精度。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 粒子滤波 动态匹配 粒子卡尔曼 机动
高斯辅助粒子算法 预览
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作者 宋昊霖 《科技资讯》 2019年第1期73-75,共3页
粒子滤波算法在处理非线性,非高斯问题的状态估计方面有独特的优势。粒子滤波方法由于存在粒子退化,粒子多样性匮乏等问题,不能准确地估计系统状态。该文提出了一种新的粒子滤波算法-高斯辅助粒子滤波算法,将即时的观测值信息引入重要... 粒子滤波算法在处理非线性,非高斯问题的状态估计方面有独特的优势。粒子滤波方法由于存在粒子退化,粒子多样性匮乏等问题,不能准确地估计系统状态。该文提出了一种新的粒子滤波算法-高斯辅助粒子滤波算法,将即时的观测值信息引入重要性概率密度函数当中。该研究进行重采样时,用高斯变换对粒子进行了重新分布并调整重采样后的粒子权值。通过仿真实验验证该方法可以有效运用当前观测量值,优化粒子分布,在解决粒子退化问题的同时,也能维持粒子的多样性,提高滤波效率。 展开更多
关键词 粒子滤波 重要性密度函数 重采样 高斯辅助粒子滤波
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基于辅助粒子滤波与灰色预测的时间序列NAR模型状态估计 预览 被引量:1
6
作者 马雪莹 蔡如华 +1 位作者 宁巧娇 吴孙勇 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第4期25-29,共5页
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验... 在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。 展开更多
关键词 粒子滤波 辅助粒子滤波 灰色预测 NAR模型 最小二乘法
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量测随机延迟下带非高斯噪声的目标跟踪算法 预览
7
作者 卢春光 周中良 +2 位作者 刘宏强 阮铖巍 杨海燕 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期83-93,共11页
为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大... 为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大化的目标状态估计与转弯角速度辨识联合优化算法.该算法主体包含两个部分:E-step和M-step.在E-step,首先,通过充分考虑量测一步随机延迟特性及非高斯量测噪声,重新构造了粒子滤波器的似然函数,进而改进了粒子权重的更新公式,同时,为避免粒子贫乏现象的发生,将粒子群优化算法引入到重构的粒子滤波器当中进一步改进粒子采样过程;其次,将拒绝采样思想引入到后向模拟粒子平滑器当中,并相应地设置拒绝采样终止条件,优化后向模拟粒子平滑器,进一步提高平滑算法的执行效率;最后采用改进的粒子滤波器与后向模拟粒子平滑器进一步获取目标状态的平滑量;在M-step,通过采用牛顿迭代法极大化条件似然函数,从而获得转弯角速度的估计量,用于下一次算法迭代.通过E-step和M-step的不断迭代,进而获得转弯角速度的闭环形式的优化解.仿真实验结果表明,所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法. 展开更多
关键词 随机延迟 期望最大化 联合估计与辨识 粒子滤波 后向模拟粒子平滑器 拒绝采样 粒子群
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一种UKF与PF相结合的相位解缠算法
8
作者 李玉婷 谢先明 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期19-31,共13页
针对干涉相位图解缠问题,该文提出一种基于掩膜图的无损卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的相位解缠算法,并结合基于AMPM局部相位梯度估计技术快速和精确地从复干涉相位图中获取相位梯度等信息以及最大堆排序算法从高质量像元到低质量像元的... 针对干涉相位图解缠问题,该文提出一种基于掩膜图的无损卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的相位解缠算法,并结合基于AMPM局部相位梯度估计技术快速和精确地从复干涉相位图中获取相位梯度等信息以及最大堆排序算法从高质量像元到低质量像元的路径快速地搜索最佳待解缠像元,减少在路径跟踪过程中所消耗的时间。该文算法不仅可以高效、精确地在相位解缠的同时进行干涉图滤波,降低前置预滤波器的难度与复杂度,甚至可以在解缠高信噪比干涉相位图时免去预滤波的过程,而且在一定程度上能将相位解缠误差限制在低质量像元区域,减少误差传递效应,提高相位解缠的精度,在实测数据和模拟数据实验结果中表明:比现有的传统算法如枝切法等InSAR干涉相位解缠算法有更高的精度和稳健性。 展开更多
关键词 相位解缠 掩膜图 最大堆排序 无味卡尔曼滤波器 粒子滤波器 相位梯度估计
用于目标跟踪的智能群体优化滤波算法 预览
9
作者 许奇 王华彬 +1 位作者 周健 陶亮 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期697-707,共11页
针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加... 针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加准确地预测下一时刻目标的先验状态。实验结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态,在复杂多变的场景环境中,表现出更高的跟踪准确性。 展开更多
关键词 目标跟踪 视觉跟踪 滤波算法 贝叶斯滤波 粒子滤波 运动模型 后验状态 智能群体优化
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基于CPFDE的目标跟踪算法研究
10
作者 赵凯丽 高火涛 曹婷 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第1期36-41,共6页
在目标跟踪中,为了克服粒子滤波的粒子退化和贫化问题,提高滤波精度,文中将差分演化算法与容积粒子滤波相结合,形成了差分演化容积粒子滤波算法。在粒子进行先验更新时,使用容积卡尔曼滤波算法融入当前时刻的量测信息并用其来产生重要... 在目标跟踪中,为了克服粒子滤波的粒子退化和贫化问题,提高滤波精度,文中将差分演化算法与容积粒子滤波相结合,形成了差分演化容积粒子滤波算法。在粒子进行先验更新时,使用容积卡尔曼滤波算法融入当前时刻的量测信息并用其来产生重要性密度函数,并且在重采样阶段,用差分演化算法对根据重要性密度函数抽取的采样粒子做优化操作,从而克服粒子滤波存在的粒子退化及贫化问题,提高滤波性能。实验结果表明,和粒子滤波、无迹粒子滤波、容积粒子滤波相比,该算法有着更高的滤波精度和更好的稳定性,并且能够提高雷达机动目标跟踪的精确性。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 非线性非高斯 粒子滤波 差分演化算法
BDS/GPS差分系统间偏差估计算法及性能分析 预览
11
作者 唐卫明 刘前 +2 位作者 沈明星 邓辰龙 崔健慧 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2019年第1期1-6,共6页
基于BDS/GPS单频紧组合相对定位模型,提出联合卡尔曼滤波与粒子滤波估计差分系统间偏差(DISB)的算法,并利用实测短基线数据对比分析卡尔曼滤波算法与本文算法估计DISB的效果。实验表明,载波DISB的整数部分会影响参考卫星站间单差模糊度... 基于BDS/GPS单频紧组合相对定位模型,提出联合卡尔曼滤波与粒子滤波估计差分系统间偏差(DISB)的算法,并利用实测短基线数据对比分析卡尔曼滤波算法与本文算法估计DISB的效果。实验表明,载波DISB的整数部分会影响参考卫星站间单差模糊度的估计,从而影响载波DISB小数部分的估计结果;利用本文算法估计并改正DISB后得到的模糊度解算的可靠性和固定解精度均优于卡尔曼滤波,固定解精度最大可提高10%~20%。 展开更多
关键词 BDS/GPS 紧组合 差分系统间偏差 卡尔曼滤波 粒子滤波
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边缘粒子滤波多目标跟踪改进算法研究 预览
12
作者 石治国 吴铭 +1 位作者 郝云鹏 施冬磊 《计算机与数字工程》 2019年第2期344-348,共5页
在多目标跟踪过程中,针对概率假设密度滤波器难以正确估计目标个数和目标状态问题,提出一种新的基于边缘粒子滤波的改进算法。算法运用Rao一Blackwellized思想,将目标状态分解为线性和非线性模型的结构,采用RBPF滤波方法预测与估计概率... 在多目标跟踪过程中,针对概率假设密度滤波器难以正确估计目标个数和目标状态问题,提出一种新的基于边缘粒子滤波的改进算法。算法运用Rao一Blackwellized思想,将目标状态分解为线性和非线性模型的结构,采用RBPF滤波方法预测与估计概率假设密度滤波器中目标的非线性状态,使用卡尔曼滤波方法对线性状态进行预测与估计,以更好地提高目标状态估计精度,降低了计算的复杂度。文章最后进行了仿真实验验证,与现有算法相比较,提出的算法能够更加准确地估计出目标个数和目标状态,具有较好的跟踪性能。 展开更多
关键词 粒子滤波 概率假设密度滤波 多目标跟踪
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顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法
13
作者 张园 谭兴龙 +1 位作者 赵长胜 李晓明 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第8期30-33,共4页
传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟... 传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明:观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。 展开更多
关键词 有色噪声 卡尔曼滤波 粒子滤波 似然分布自适应 UWB
基于卡尔曼预测粒子滤波的网球运动目标跟踪方法 预览
14
作者 付饶 管业鹏 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第4期973-977,共5页
为有效跟踪视频网球运动,提出了一种基于卡尔曼滤波预测的粒子滤波网球运动跟踪方法。基于多尺度小波变换在时域和空域均具有优异的局部化特征,将相邻帧视频图像进行差分,提取反映前景运动的目标特征信息,克服光照变化以及网球运动尺度... 为有效跟踪视频网球运动,提出了一种基于卡尔曼滤波预测的粒子滤波网球运动跟踪方法。基于多尺度小波变换在时域和空域均具有优异的局部化特征,将相邻帧视频图像进行差分,提取反映前景运动的目标特征信息,克服光照变化以及网球运动尺度随时不断变化的不利因素影响;同时,基于网球场地结构化特性,排除场地外不利干扰因素影响。在此基础上,采用卡尔曼滤波对粒子进行预测和修正,将当前观测信息融入到粒子滤波过程中,估计预测粒子状态的均值和协方差,使动态粒子更加接近其后验概率分布,从而提高网球运动目标的跟踪精度。通过与同类方法在不同网球公开赛的定量对比,实验结果表明,所提方法能有效跟踪视频网球运动目标。 展开更多
关键词 网球跟踪 粒子滤波 卡尔曼滤波 多尺度小波变换 预测
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基于UPF的WNN学习算法及其应用 预览
15
作者 魏燕明 甘旭升 +2 位作者 张铁 杨国洲 席新 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第7期142-146,共5页
为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF... 为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 无迹Kalman滤波 粒子滤波 小波网络 重要性密度函数
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基于PHD的粒子滤波检测前跟踪改进算法 预览
16
作者 裴家正 黄勇 +3 位作者 董云龙 何友 陈小龙 陈唯实 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第3期263-270,279共9页
针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法(PHD-TBD)存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA... 针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法(PHD-TBD)存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA-Ⅱ的多目标粒子群优化算法,结合量测信息将预测完成的粒子集的分布进行优化,将所有粒子转移到后验概率密度较大的区域,进而改善了多目标位置估计的性能;然后使用基于密度聚类的DBSCAN算法对粒子聚类,提取目标状态。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,PSO-PHD-TBD在多目标数目估计情况与PHD-TBD算法一致,而位置估计精度明显优于PHD-TBD算法。 展开更多
关键词 概率假设密度 粒子滤波 粒子群优化 基于密度聚类 检测前跟踪
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基于人工免疫重采样粒子滤波的单通道盲源分离
17
作者 霍婷婷 高勇 《兰州大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期119-124,共6页
针对单通道盲源分离重采样过程中出现的粒子枯竭现象,提出了一种基于人工免疫重采样粒子滤波的新算法.以二进制相移键控调制信号为例,针对传统粒子滤波算法中存在的粒子枯竭现象,利用人工免疫重采样粒子滤波进行信号未知参数和码元的最... 针对单通道盲源分离重采样过程中出现的粒子枯竭现象,提出了一种基于人工免疫重采样粒子滤波的新算法.以二进制相移键控调制信号为例,针对传统粒子滤波算法中存在的粒子枯竭现象,利用人工免疫重采样粒子滤波进行信号未知参数和码元的最大后验概率估计,在保证粒子有效性的同时解决了粒子退化问题,有效地缓解了粒子枯竭现象,提高了算法的跟踪估计能力.仿真结果证明了该算法的可行性和有效性,改进后的算法在不加纠错编码,信噪比大于14 dB的情况下,误码率小于10-2,基本实现了信号的盲源分离. 展开更多
关键词 单通道盲源分离 粒子滤波 重采样 粒子退化 枯竭现象 人工免疫算法
基于PSO-PF算法的SVM识别方法及其在异常声音中的应用
18
作者 韦娟 张芃楠 +1 位作者 岳凤丽 宁方立 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期58-63,共6页
针对异常声音识别率低和算法复杂度高等技术难题,提出了一种基于粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)算法优化支持向量机(SVM)的识别方法.将PSO算法引入粒子滤波中,通过不断更新粒子速度和位置,使粒子群向高似然后验概率区域移动,提高粒子滤波... 针对异常声音识别率低和算法复杂度高等技术难题,提出了一种基于粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)算法优化支持向量机(SVM)的识别方法.将PSO算法引入粒子滤波中,通过不断更新粒子速度和位置,使粒子群向高似然后验概率区域移动,提高粒子滤波的参数估计精度.将PSO-PF算法应用于SVM参数优化中,可解决现有SVM参数优化算法易陷入局部最优值等问题.实验结果表明,将所提方法应用于多类异常声音识别,能够有效提高识别率,降低算法复杂度. 展开更多
关键词 异常声音 支持向量机 粒子滤波 粒子群优化 参数优化
一种预测锂电池剩余寿命的改进粒子滤波算法 预览
19
作者 王腾蛟 郭建胜 +2 位作者 慕容政 韩琦 李正欣 《电子工程学院学报》 2019年第3期91-95,共5页
粒子滤波算法本身存在着粒子退化问题,对于衰减趋势变化剧烈的模型,难以获得精确的预测结果,限制了算法的适用范围。针对以上问题对粒子滤波进行改进,通过引入粒子群优化算法中的粒子更新机制,优化粒子的全局位置信息,进而重新分配各粒... 粒子滤波算法本身存在着粒子退化问题,对于衰减趋势变化剧烈的模型,难以获得精确的预测结果,限制了算法的适用范围。针对以上问题对粒子滤波进行改进,通过引入粒子群优化算法中的粒子更新机制,优化粒子的全局位置信息,进而重新分配各粒子权重,降低了重采样阶段粒子重置的比例,改善了算法固有的粒子退化现象,达到改进算法、提升算法预测性能的目的;同时,为验证算法的实际效果,以马里兰大学先进寿命周期工程中心(CALCE)发布的锂电池容量实验数据集为基础,分别使用传统粒子滤波算法与改进的算法进行剩余寿命预测仿真。经过对比发现:改进算法误差下降33.6%,可获得更为精确的预测结果,重采样率下降18.3%,粒子退化问题得到改善。 展开更多
关键词 剩余寿命 锂电池 粒子滤波 粒子退化
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基于KLD的蝙蝠算法优化自适应粒子滤波 被引量:2
20
作者 滕飞 薛磊 李修和 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期561-566,共6页
针对粒子滤波存在计算效率低和因粒子贫化导致的计算精度下降问题,基于KLD(Kullback Leibler distance)采样和蝙蝠算法,提出一种可动态调整粒子规模的自适应粒子滤波算法.首先,在重要性采样中利用KLD采样动态调整粒子规模;然后,使用蝙... 针对粒子滤波存在计算效率低和因粒子贫化导致的计算精度下降问题,基于KLD(Kullback Leibler distance)采样和蝙蝠算法,提出一种可动态调整粒子规模的自适应粒子滤波算法.首先,在重要性采样中利用KLD采样动态调整粒子规模;然后,使用蝙蝠算法定向优化粒子集,并在迭代更新中使蝙蝠算法和KLD采样相互作用,从而达到同时提升计算精度和计算效率的目的.实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 粒子滤波 蝙蝠算法 KLD采样 粒子多样性 状态估计 非线性非高斯
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