粒子滤波算法

摘要： 提出了分两步进行结构响应重构的方法,可实现利用正常测量的响应对因传感器损坏而丢失或其余所需的响应进行重构。首先,建立各处正常工作的传感器的测量响应与需要重构响应的关系,计算出含噪声的各类响应;然后,使用粒子滤波算法降低测量过程中有色噪声对于重构精度的影响,并且在粒子滤波算法中引入萤火虫算法代替重采样过程,改善粒子贫化现象。经对一个二维桁架进行数值模拟,结果显示该方法与直接使用测量响应进行响应重构的方法相比有更高的精度。

摘要： 建立有限元分析模型过程中产生的误差和不确定性可导致试验和有限元分析结果之间显著的差异性,量化此类不确定性对结构动力响应预测尤为重要。基于粒子滤波算法对有限元计算结果的不确定性进行量化,提出了一个用于结构动力响应预测的概率贝叶斯估计计算框架,并通过风力发电塔振动台试验动力响应观测结果对计算方法的合理性与有效性进行验证。结果表明:随地震波输入幅值的增大,有限元计算结果的误差显著增大,考虑试验观测值修正之后可以显著减小此类不确定性的影响;粒子滤波算法用于结构动力响应预测精度较好,预测值与试验实测值具有很好的一致性;将粒子滤波算法与振动台试验相结合能够对结构动力响应进行有效预测,具有一定的工程应用参考价值。

摘要： 目的建立基于实测环境载荷的热电池等效加速贮存试验技术,掌握其在环境载荷作用下的性能退化规律。方法在分析热电池组成和所受环境载荷情况的基础上,分析热电池的主要失效模式,设计基于实测环境数据的等效加速贮存试验,开展热电池等效加速贮存试验,分析热电池性能和热图像的变化情况,利用粒子滤波算法对电池剩余电容量进行预测。结果随加速循环次数(时间)的增加,热电池的电容量下降。热图像表明,热电池经过等效加速贮存试验后,其放电过程表面温度要高于初始放电表面温度。粒子滤波算法能够有效模拟电容量的退化过程,电池剩余电容量预测结果与试验结果误差在10%以内。结论等效加速贮存试验得到了热电池的性能退化规律,从而为热电池的贮存试验提供一种解决方案。

摘要： 在物联网技术与现代信息技术快速发展的背景下,网络定向信息的数据量逐渐增多,在信息采集方面存在一定的困难,采集结果的精度较低。针对这一问题,笔者提出基于大数据技术的网络定向信息采集系统设计。首先,设计系统的硬件和软件;其次,设计信息采集数据库;其次,采用粒子滤波算法对采集的信息数据进行滤波处理;最后,进行实验对比分析。实验结果表明,与传统系统相比,该系统的丢包率较低,采集结果的精度较高。

摘要： 基于遥感图像的海上舰船目标检测在船舶监控、海上交通管理和军事领域具有重要的作用,近年来,海上船舶遥感图像的快速、准确识别成为一项研究热点。由于舰船海上遥感图像中存在大量的干扰信号,本文采用一种基于视觉显著性PQFT模型的遥感图像处理技术,并结合图像粒子滤波算法,设计了一种新型遥感图像舰船目标检测方法。大量的图像分析数据表明,该算法具有较高的精度和效率。

摘要： 高效准确的状态估计是综合能源系统安全稳定的基础。粒子滤波具有精度高、对非线性系统适应性强的优点,已应用于电力系统的状态估计中。为提高综合能源系统的状态估计精度,文中提出一种基于改进粒子滤波的综合能源系统预测辅助状态估计方法。首先,构建包含电-热-气网络的区域综合能源系统模型;然后,将粒子滤波算法拓展到电-热-气网络,在粒子滤波相关理论的基础上,针对传统粒子滤波算法存在的跟踪误差问题对粒子滤波的预测步进行改进;最后,利用经典的综合能源系统算例对文中提出的改进粒子滤波算法进行验证。结果证明该方法能够有效解决传统粒子滤波算法的跟踪误差问题,提高系统的估计精度。

摘要： 由多个移动节点组成的室内班组整体性导航定位对于导航定位精度有效性评价至关重要,针对惯性测量单元(IMU)存在长航时累积误差缺陷,超宽带(UWB)测量无法获取节点方位信息的问题,提出一种结合IMU和UWB测距的方法。在室内外部信息源拒止的情况下,利用多个移动用户自身导航信息以及班组区域内相互的测距信息完成自主导航定位。同时提出基于UWB和IMU的粒子滤波融合算法,将IMU先验状态输出和UWB测量值融入一个概率框架,降低单纯IMU导航定位的累积误差。实验结果表明:结合IMU和UWB测距测量的导航定位系统使班组的整体误差分别在X轴和Y轴方向上降低61.5%和67.5%,能够很好地提高自主导航定位的精度。

摘要： 由于传统电网运行异常值快速检测算法检测步骤单一,检测准确率低,因此无法实现快速检测,基于子滤波算法研究了一种新的电网运行异常值快速检测算法.挖掘电网运行的异常数据信息,了解数据所处的具体情况作出数据处理判断.按照异常位置划分处理区域,检测处理好的数据信息,同时结合粒子滤波算法加强数据检测力度,获取所需的检测信息.实验结果表明,基于粒子滤波算法的电网运行异常值快速检测算法能够实现深度检测,提高检测准确率,确保检测速度.

摘要： 针对高精度定位系统中地图的重要性问题,将定位问题分为无地图定位与基于地图定位,分别对智能车辆的定位问题进行探索.对研究的智能车辆、传感器及其定位问题进行建模分析,再对该平台实施传感器校准以减小系统误差.对于无地图定位问题,利用扩展卡尔曼滤波算法将里程计与惯性测量单元(IMU)数据相融合,通过试验证明航迹推测法存在累计误差,不适用于长距离位姿估计.对于地图定位问题,采用激光传感器构建室内环境地图,根据蒙特卡罗算法(粒子滤波算法)融合里程计、IMU、激光数据信息进行室内定位试验,结果表明,基于地图的定位方法可对累计误差进行校正,在该情况下位置定位成功率可达70％以上,角度估计成功率在直线轨迹情况下高达90％,证明了定位系统中地图的重要性.

摘要： 钠离子电池健康状态(SOH)预测对于电池优化管理有重要意义,但由于钠离子电池老化机理复杂,影响因素众多,精准SOH预测挑战巨大.为此,本研究从健康状态时序测量数据出发,提出了基于双指数模型的粒子滤波法(DEM-PF)和基于小波分析的高斯过程回归法(WA-GPR),以实现钠离子电池单步SOH和剩余可用寿命(RUL)预测.前者直接采用双指数函数构建时序SOH数据模型,并结合PF算法进行模型参数更新;后者采用小波分析实现时序SOH数据多尺度解耦,采用GPR构建各尺度数据模型并进行融合后实施预测.实验结果表明,相比DEM-PF方法,WA-GPR方法的单步SOH和RUL预测效果更好,单步SOH预测均方根误差为0.8％,RUL预测误差最小为3次循环,从而为钠离子电池管理提供有效支撑.

摘要： 贝叶斯估计利用先验信息和观测数据来预测未知系统状态,粒子滤波器是一类在贝叶斯框架下基于蒙特卡罗原理预测系统状态或者识别系统参数的在线识别算法.本文采用粒子滤波算法开展单自由度结构参数识别的研究,以Kobe地震波作为外部激励,对不同高斯噪声水平下结构的参数进行了识别研究.比较了无噪声和不同水平高斯噪声下的参数识别结果,考察了噪声对识别结果的影响.分析表明:基于粒子滤波器的结构参数识别算法抗噪性能良好,识别误差小,符合实际工程对精度的要求.

摘要： 针对目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法和子空间更新算法存在的问题,本文以运动目标的方位估计为研究点,结合DOA估计算法,提出了用于声矢量阵列DOA跟踪的粒子滤波跟踪算法.首先,在声矢量传感器阵列模型的基础上,建立观测模型;根据目标运动的二阶匀速模型,建立信源运动的状态方程.然后,借鉴四元数的正交性结构,将四元数多信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法用于改进粒子滤波的观测似然函数,提出了一种新的改进跟踪算法.最后,对各算法的性能进行仿真实验.结果表明,所提算法能实现角度的实时跟踪.与子空间类跟踪算法和粒子滤波算法相比,所提算法的跟踪误差更小.在信噪比(SNR)小于--10dB时,粒子滤波类算法的跟踪误差均在4°以内,更能适应低信噪比环境。

摘要： 本文讨论了陀螺噪声的问题,针对微机械陀螺零位噪声不对称,陀螺输出数字量标定误差,以及陀螺的随机漂移问题.按照噪声特点的不同将陀螺噪声分类进行补偿,提出了一种跟踪模式下的基于动态权值Unscented粒子滤波算法的在线标定补偿方法.对实测数据的仿真结果表明,本文所介绍的滤波方法是正确、有效的.

摘要： 基于地磁场的定位技术具有精度高、稳定性强、成本低等优势,逐渐成为室内定位研究领域中的热门.本文对基于地磁场的室内定位技术进行综述,介绍了该定位系统的搭建流程.而后阐明了地磁指纹数据库的构建方法,分析了几种不同的地磁定位算法的原理与应用,并对比其优缺点指出目前在室内定位领域中,平均平方差算法和粒子滤波算法得到了较好运用.最后,根据研究现状讨论了基于地磁场的室内定位技术的发展趋势,指出了仍存在的问题与今后发展的方向.

摘要： 针对粒子滤波存在粒子退化、对航空发动机气路突变故障反应迟缓等问题,考虑航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种教与学优化粒子滤波(TLBO-PF)算法.该算法将教与学优化算法引入粒子滤波,并结合粒子滤波的特点引入几种学习策略提高收敛速度和精度.仿真研究表明:TLBO-PF算法与PF算法相比,在高斯噪声和非高斯噪声情况下,航空发动机突变故障诊断精度分别提高了47.95％和49.55％,诊断速度分别提高了16.67倍和31倍.

摘要： 针对标准粒子滤波算法的建议分布函数的选取及重采样技术导致样本多样性匮乏问题,提出了一种改进的PF(Particle Filter)算法.该算法采用高斯UT(Unscented Transformation)变换与H∞滤波方法结合生成建议分布函数,使得生成的建议分布函数更加逼近真实后验概率密度.同时在重采样阶段引入入侵野草优化算法优化粒子集.仿真实验表明,该算法降低了粒子退化程度,提高了运算精度.

摘要： 本文通过分析描述视频运动目标检测跟踪问题以及常用算法,重点研究了目标遥控车被遮挡以及快速移动情况下的检测跟踪问题,经过实验发现该基于颜色的粒子滤波算法在目标检测跟踪中的效果不太理想,表明该算法鲁棒性较差.针对该算法的缺陷,本文提出了一种将遥控车颜色与形状信息基于模糊逻辑的自适应融合的方法建模,最后将改进后的模型结合到粒子滤波算法中,通过在VS2008软件平台编程进行对比实验发现改进后的算法在遥控车进行加速以及被遮挡情况下的检测跟踪有较好的效果.

摘要： 为了有效抑制惯性导航系统的定位误差,提高水下航行器的定位精度,提出了一种利用水声定位技术辅助惯导系统的组合导航方法.建立了组合导航系统的滤波模型,并针对粒子滤波(PF)在高维状态估计中面临的问题,提出了边缘自适应粒子滤波算法(RB-APF).仿真结果表明,该算法有效的减小了组合导航系统的定位误差.

摘要： 本文详细分析并推导了粒子滤波算法,包括:贝叶斯递推、蒙特卡洛方法、重要性采样、序贯重要性采样与重采样.建立了直线、转角、曲线、随机四种典型的运动仿真模型,采用重采样的粒子滤波方法,在matlab平台下对运动轨迹进行了跟踪,结合得到的目标及粒子轨迹,X轴Y轴粒子密度,粒子后验均值估计、最大后验估计(MAP)轨迹,以及两种估计误差的仿真结果,证明了该滤波算法对任意轨迹都具有良好的跟踪效果.

摘要： 在单兵携行雷达侦察和监视中,探测目标具有运行速度慢、机动性强、运动模型不准确等特点,特别是武装单兵.本文采用了基于粒子滤波算法,利用道路的先验信息及目标的航向变化率实时更新跟踪模型.通过与其他算法进行对比的仿真结果表明,该算法提高了地面小目标跟踪精度及鲁棒性,具有较高的工程应用价值.

摘要： 本发明公开了一种基于粒子滤波嵌套粒子滤波算法的重力匹配定位方法，能够抑制矢量匹配算法中的误差。包括：通过惯性导航系统获取载体的曲线航迹，根据所述航迹的判断第i时刻的真实位置与第i‑1时刻的真实位置的相对位置，记为向量其中Oi‑1、Oi分别表示惯性导航系统在第i‑1时刻和第i时刻指示的所述载体所在的位置；i为时刻；第i‑1时刻的粒子群为其中表示第i‑1时刻的第j个粒子，j为整数；对于每个加上相对距离得到即在附近进行撒点得到粒子群求解每一个粒子的归一化权值，经过滤波得到求出与粒子群中每一个对应的组成粒子群对粒子群进行粒子滤波得到第i时刻的匹配点。

摘要： 一种基于LM算法和粒子滤波算法优化的工业机器人标定方法，本发明涉及工业机器人标定方法，本发明目的在于解决现有工业机器人的标定技术精度低、适用性不强、操作繁琐的不足的问题，标定方法包括：步骤一：在工业机器人工作空间均匀地选择若干个点，使工业机器人末端到达这些点并使用激光跟踪仪记录工业机器人关节角度值和末端点空间坐标；步骤二：根据记录工业机器人关节角度值和末端点空间坐标建立引入关节扭转角的MDH模型和微分误差模型，获取待标定的运动学参数；步骤三：将得到的待标定参数通过LM算法和粒子滤波算法对参数进行迭代优化，获得标定后的参数：步骤四：将获得标定后的参数输入控制器中，实现补偿。本发明用于机器人标定领域使用。

摘要： 本发明公开了一种基于改进迭代容积粒子滤波算法的定位方法，该方法首先产生由多个粒子组成的粒子集，然后基于在已知环境中观测到一个或多个路标来对粒子集进行多次迭代更新，每次迭代过程进行多次状态均值的更新，但状态协方差只在对一个路标的最后一次迭代后更新一次，最后基于得到的经更新的状态均值估计值和状态协方差估计值来完成每个粒子的重要性采样，并实现所述移动机器人的定位。该算法利用容积数值积分原则估计出高斯先验的非线性转移密度，使得粒子集较为集中的分布于观测似然函数的尾部，克服了传统粒子滤波定位算法中粒子集退化的问题，使用较少的粒子即可实现对移动机器人高精度高效率的定姿、定位。

摘要： 本发明公开了一种基于粒子滤波算法的巡检机器人动态路径规划方法、装置、设备及计算机可读存储介质，在进行巡检机器人动态路径规划操作同时采用粒子滤波算法进行环境态势分析，以保证规划过程对于动态突发障碍物具有一定的预见性；巡检机器人每执行一个规划步长，将基于传感器所获取的当前环境信息，采用粒子滤波算法对障碍物及巡检机器人的状态进行一次预测更新，根据更新后的环境信息，在每个路径滚动窗口内迭代执行预设次数粒子滤波算法优化局部路径，在提高了算法估计准确度的同时，加快了最优解的收敛过程；将粒子滤波算法与滚动优化策略结合，采用滚动窗口对路径分段局部规划，在保证规划过程预见性的同时减少了全局路径规划的计算量。

摘要： 本发明涉及基于粒子滤波算法的UWB/INS组合室内定位方法。针对非视距环境下UWB(超宽带)测距结果易受复杂环境干扰进而影响定位精度的情况，提出基于粒子滤波算法的UWB/INS组合室内定位方法。通过UWB系统获取待定位人员到各参考基站的距离，通过UWB位置解算单元计算出人员的东方向位置和北方向位置。通过INS(惯性导航系统)获取人员在行走过程中的三轴加速度、三轴角速度、以及三轴磁场强度，通过INS解算单元计算出人员行进时的步长、东方向步速、北方向步速、迈步时间以及姿态角。通过粒子滤波算法，将UWB系统计算结果与INS系统计算结果进行数据融合。最终达到降低非视距复杂环境的影响，提高定位精度的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于粒子滤波嵌套粒子滤波算法的重力匹配定位方法，能够抑制矢量匹配算法中的误差。包括：通过惯性导航系统获取载体的曲线航迹，根据所述航迹的判断第i时刻的真实位置与第i‑1时刻的真实位置的相对位置，记为向量其中Oi‑1、Oi分别表示惯性导航系统在第i‑1时刻和第i时刻指示的所述载体所在的位置；i为时刻；第i‑1时刻的粒子群为其中表示第i‑1时刻的第j个粒子，j为整数；对于每个加上相对距离得到即在附近进行撒点得到粒子群求解每一个粒子的归一化权值，经过滤波得到求出与粒子群中每一个对应的组成粒子群对粒子群进行粒子滤波得到第i时刻的匹配点。

摘要： 本发明提供了一种基于粒子群优化粒子滤波算法的SOC估算方法所述方法包括以下步骤：S1、在指定工况下对电池进行充放电实验，并通过分析处理实验数据构建电池等效电路模型；S2、根据辨识所得的等效电路模型，构建用于电池SOC估算的状态方程和测量方程；S3、利用粒子群优化粒子滤波估算电池SOC的变化；S4、利用粒子群算法优化粒子滤波中的粒子所处位置；S5、再次通过S3估算下一时刻电池SOC，直至估算过程结束。本发明的优点在于：粒子群算法优化粒子滤波的电池SOC估计方法在迭代中不断优化粒子所处位置，用新的粒子集估算下一时刻的SOC值，从而解决了粒子贫化的问题，提高了SOC的估算精度。

摘要： 一种基于LM算法和粒子滤波算法优化的工业机器人标定方法，本发明涉及工业机器人标定方法，本发明目的在于解决现有工业机器人的标定技术精度低、适用性不强、操作繁琐的不足的问题，标定方法包括：步骤一：在工业机器人工作空间均匀地选择若干个点，使工业机器人末端到达这些点并使用激光跟踪仪记录工业机器人关节角度值和末端点空间坐标；步骤二：根据记录工业机器人关节角度值和末端点空间坐标建立引入关节扭转角的MDH模型和微分误差模型，获取待标定的运动学参数；步骤三：将得到的待标定参数通过LM算法和粒子滤波算法对参数进行迭代优化，获得标定后的参数：步骤四：将获得标定后的参数输入控制器中，实现补偿。本发明用于机器人标定领域使用。

摘要： 本发明提供一种针对无人机超宽带定位的自适应粒子滤波算法。首先，建立包含无人机动力学方程和超宽带量测方程的主从无人机相对定位模型；其次，根据主无人机上的基站分布情况和主从无人机之间的相对位置关系计算位置精度因子，基于位置精度因子计算当前粒子滤波算法所需的粒子数目；最后，基于所计算得到的粒子数目，设计粒子滤波器实现无人机位置的实时估计。本发明适用于多无人机协同作业任务场景下，主从无人机之间基于超宽带信号的相对定位，所提出的自适应粒子滤波算法能够在保证定位精度的同时，通过粒子数自适应调整的方式来减小无人机计算负担，保证无人机机载计算机定位计算的实时性。

摘要： 本发明公开了一种粒子滤波算法的实现方法，包括以下步骤：将粒子滤波算法进行拆解以得到多个数学计算步骤，基于数学计算步骤设计出多个硬件计算单元和多个可扩展指令；将多个硬件计算单元以流水线方式嵌入执行层，并将多个可扩展指令顺序映射到指令缓冲存储器中；获取指令计数器中的地址值，基于地址值从指令缓冲存储器中获取对应的扩展指令；基于对应的扩展指令向执行层中对应的硬件计算单元发送激活信号，以执行对应的硬件计算单元的计算操作，并将得到的计算结果存入对应的寄存器；以及基于加载存储单元对全部寄存器中的计算结果进行处理以得到粒子滤波算法的最优解。本发明还公开了一种粒子滤波算法的实现装置、计算机设备和可读存储介质。