自适应权重粒子群优化的粒子滤波算法

摘要

由于粒子群粒子滤波方法存在粒子贫化易陷入局部最优,从而降低算法精度等问题.在目前PSO-PF算法的基础上,提出一种自适应权重法的PSO粒子滤波(AWPSO-PF)算法,能够很好地平衡PSO算法的全局搜索能力和局部搜索能力,使向全局最优位置靠近.在粒子滤波的框架下,建立采用粒子群优化算法思想的系统状态转移模型,建立加权颜色直方图信息,通过自适应改变权值对目标进跟踪.仿真结果表明,改进算法实时性强,与PF和PSO-PF算法相比,计算精度有较大提高.