粒子退化相关论文
在非线性系统滤波问题中,粒子滤波算法因不受系统高斯假设的约束且易于实现,受到了广泛关注。然而,粒子滤波算法中存在的粒子退化......
同步定位与地图构建(SLAM)技术是室内巡逻机器人执行任务的核心技术.如何构建精确的地图是其面临的主要问题.为了提高地图构建的精......
粒子退化等问题严重制约了粒子滤波的工程应用.通过对粒子滤波的分析与总结,提出一种基于二阶插值滤波的粒子滤波改进算法.利用二......
针对非线性、非高斯环境下具有不确定动态模型参数的系统状态估计问题,提出了一种新颖的区间衍生粒子滤波算法.该算法利用区间滤波......
为了解决粒子滤波的粒子退化和粒子多样性丧失问题,提出了一种基于Stiefel流形的粒子滤波算法.该算法将系统模型置于Stiefel流形上......
针对粒子滤波粒子多样性减弱引起的粒子枯竭问题,提出一种新的基于混沌映射采样的粒子滤波改进算法(CMS-PF).在重要性采样之后,用......
针对粒子滤波存在的退化问题,提出一种基于最优重要性密度对应的分布函数的逆映射采样的粒子滤波方法.该方法首先在[0,1]区间均匀......
高斯粒子滤波算法重要性权值方差不会随迭代次数的增加而增加,能够较好地解决粒子退化问题,但其重要性密度函数没有考虑最新的量测......
为了避免传统粒子滤波算法中粒子贫化与退化现象,提出一种基于引力场的粒子滤波算法,利用引力场算法改进粒子滤波的重采样过程,该......
在计算机视觉系统大量应用的今天,人们越来越关注目标跟踪方面的应用,如场馆监控、智能交通、人脸识别与检测、公共安全等等。目标......
视频目标跟踪作为计算机视觉领域中的重要组成部分，已经广泛应用于医疗诊断、智能交通系统、弹道导弹防御以及军事制导等国民和军事......
无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是近二十多年来研究最为热门的技术之一。其自身优势的特点是,与其他技术相比,无线......
针对弱观测噪声条件下非线性、非高斯动态系统的滤波问题,提出一种基于支持向量机的似然粒子滤波算法.首先,采用似然函数作为提议......
粒子滤波广泛应用于水下物理场辅助导航中.针对传统粒子滤波算法中粒子退化的缺陷,提出了一种改进粒子滤波算法.该算法在滤波中对......
本文针对粒子滤波器粒子退化和粒子贫乏的问题，提出了一种遗传算法改进的粒子滤波用于信道状态估计的方法。然后在具有普遍性的窄带......
粒子滤波算法通过非参数化蒙特卡罗仿真方法实现递推贝叶斯滤波,基于序贯重要性采样的粒子滤波算法无法避免粒子退化问题;通过在滤......
针对粒子滤波中存在的重要性密度函数难以选取和可能出现粒子退化的问题,提出了一种改进渐消中心差分粒子滤波算法.该算法从研究粒......
伴随着对复杂系统认识的不断深化,以及估计乃至控制任务要求的日益提高,使得系统估计过程中越来越不能回避多模、不确定、高维数、......
针对粒子滤波算法在故障预报中的大计算量和粒子退化问题,提出一种基于随机摄动粒子滤波器的故障预报算法.当粒子退化严重时,对粒......
粒子滤波是适用于非线性非高斯系统下目标跟踪的强有力工具.MiroSot足球机器人系统可以作为研究机动目标跟踪问题的平台.对此,在分......
针对标准粒子滤波(SPF)算法在目标机动时跟踪滤波性能不高的问题,引入灰色预测理论,提出了一种基于灰色预测的粒子滤波(PFGF)算法,......
针对粒子滤波粒子退化和样本贫乏的缺点,将类电磁机制优化思想引入粒子滤波重采样,提出了一种基于类电磁机制优化的粒子滤波算法.......
提出了基于运动目标历史速度和历史运动曲线的改进的粒子滤波器设计方案.为了解决运动中的遮挡问题,在粒子评价过程中引入“运动动......
在量测精度不高时,重要性重采样粒子滤波效果较好,但在观测模型具有较高精度时,由于较多的无效样本可能导致粒子滤波失效.同时传统......
为了解决粒子退化问题,提出一种基于正交实验设计的粒子滤波算法.在粒子滤波算法中引入正交实验设计思想,利用构建的正交实验设计......
针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出......
针对基本粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的重要性样本调整的粒子滤波算法。利用广义回归......
针对传统的粒子滤波算法存在的粒子退化现象和需要大量粒子才能保证状态预估计的精度,导致视频序列目标实时跟踪难以实现的问题进......
粒子群优化(PSO)粒子滤波算法容易陷入局部最优,从而降低算法精度.针对该问题,提出一种基于混沌的PSO粒子滤波算法.该算法通过混沌......
提出一种基于改进粒子滤波器的移动机器人同时定位与建图方法.该方法将常规粒子滤波器与粒子群优化算法有机结合,引入最新的机器人......
提出了基于运动目标历史速度和历史运动曲线的改进的粒子滤波器设计方案.为了解决运动中的遮挡问题,在粒子评价过程中引入"运动动......
粒子群优化粒子滤波算法能有效改善粒子退化问题，但其适应度函数受量测噪声方差影响较大，限制了滤波精度的提高．为此，提出了一种基于粒......
针对目标跟踪中粒子滤波算法的估计精度不高、粒子退化问题，文中提出了一种GH．RPF算法．在粒子滤波的基础上，应用高斯．厄米特滤波来产生......
针对机器人导航无迹快速同步定位与地图构建(Unscented Fast SLAM)算法由于重采样造成样本粒子退化,进而导致估计精度下降的问题,......
针对常规粒子滤波在惯性/重力组合导航中的粒子退化和样本贫化问题,将差分进化引入到粒子滤波的重采样过程,通过群体差异进行全局......
为了使自主移动机器人在SLAM（同步定位和地图创建）上更加准确,分析了粒子滤波器（Particle Filter,PF）的FastSlam算法在粒子退化和粒子......
粒子滤波是一种极具潜力的非线性滤波算法,粒子退化是粒子滤波的主要问题。为此,提出一种比例尺粒子滤波算法（SPF）。在重要性抽样之......
为了对系统进行故障预测,针对粒子滤波在故障预测中出现的样本贫化与退化问题,提出了一种支持向量回归粒子滤波器。采用支持向量回......
针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化（SSO）算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基......
粒子滤波是基于递推的Monte Carlo仿真方法的总称,原则上可用于任意非线性、非高斯随机系统的状态估计。但粒子的退化现象是粒子滤......
针对基于高斯滤波的重要性采样方法运算量的明显增加主要集中在使用高斯滤波生成更好的重要性密度函数的问题,提出了一种新的高斯......
针对传统的粒子滤波跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了一种结合人工免疫的粒子滤波跟踪算法。该方法利用免疫学原理,将目标模板特......
针对传统粒子滤波重采样算法带来的样本贫化问题，提出了一种利用微分进化算法进行重采样的粒子滤波改进方法，新方法通过引入交叉变异......
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......
