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基于粒子滤波技术,提出了融合地图信息与传感器信息的室内地图匹配算法,对于在室内定位中由状态空间模型描述的非线性系统,通过非参数化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,将室内地理信息数据、传感器信息、无线定位信息融入到粒子的权重值中,对观测值进行不断修正。实验证明,所提出的基于粒子滤波的地图匹配技术有效解决了由于无线定位结果穿墙、错定至隔壁房间而造成的用户体验差等问题,同时对室内定位结果进行了修正,提高了室内定位精度。 相似文献
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针对传统粒子滤波算法精度不高、难以满足移动监测车对无线电信号源定位需求的问题,提出了一种基于人工鱼群粒子滤波的信号源定位方法。将人工鱼群算法的优化思想引入到粒子滤波中,通过觅食行为和聚群行为驱动粒子向最优位置移动,改善粒子的分布。结合移动监测车对信号源定位的需要,建立了信号源波达角定位(AOA)的数学模型,在Matlab环境下对人工鱼群粒子滤波算法的信号源定位进行了仿真。实验结果表明,在保证实时性的前提下,该方法定位结果的最大误差为0.101%,定位精度远大于粒子滤波定位方法的估计精度,是一种有效、可行的定位方法。 相似文献
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针对移动外辐射源跟踪问题,提出一种融合到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)观测量的量测转换Kalman滤波(Converted Measurement Kalman Filter,CMKF)算法。首先,采用了一种考虑了传感器位置偏差影响的无源定位算法作为转换非线性的AOA与TDOA观测量至笛卡尔坐标系下观测量的方法,并证明了当AOA与TDOA的测量噪声以及传感器位置偏差都服从高斯分布且噪声强度不大时,该量测转换方法的位置转换误差能达到克拉美罗(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB)界;其次,在量测转换的基础上构建了关于移动外辐射源的线性状态空间模型,将非线性的目标跟踪问题转化为线性滤波问题,并最终使用标准Kalman滤波器实时跟踪移动外辐射源位置。仿真结果不仅验证了量测转换精度与理论分析结论吻合,还表明了所提CMKF算法的跟踪精度同时优于扩展Kalman滤波器、无迹滤波器以及粒子滤波器。 相似文献
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使用汽车雷达进行多目标跟踪时,为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果,提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波(Particle Filter with Kalman Importance Sampling,PF-KIS)算法。首先,将航迹关联分解为聚类和指派,通过密度聚类筛选并整合有效目标,经过匈牙利指派得到目标和航迹的最佳匹配关系,避免产生多余联合事件,提高关联效率;其次,以卡尔曼滤波的结果作为粒子滤波的先验,使采样粒子分布更合理,提高估计精度,进而改善非线性跟踪能力。实验表明,算法平均航迹关联正确率约为95%;非线性场景误差约为卡尔曼滤波的1/2,有效地改善了非线性场景跟踪能力。 相似文献
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在研究现有定位算法的基础上,针对基于接收信号强度指示(RSSI)定位模型中的参数易受环境影响等问题,提出了一种新型的粒子群优化(PSO)算法与后向传播(BP)神经网络相结合的算法。BP网络算法权值的修正依赖于非线性梯度值,易形成局部极值,同时学习次数较多,需先通过粒子群算法进行优化。为了提高定位精度,首先采用速度常量法滤波处理,然后通过改进的混合优化算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,并分析算法的性能。试验中隐层节点个数采用试错法,从12到19变化,以确定合适数目。实验结果表明,与一般加权算法和传统BP算法相比,改进的混合优化算法可大幅改善测距误差对定位误差的影响,同时可使25 m内最小定位误差小于0.27m 相似文献
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通过已经获得的运动目标的先验特征点,以及基于这些特征点在各种噪声的干扰下多呈现非线性和非高斯的特点,我们可以利用粒子滤波的方法进行运动估计和跟踪。由于粒子滤波具有对非线性和非高斯的有效逼近的性质,获得粒子的后验概率分布,估计目标状态,实现目标的有效跟踪。为了有效避免粒子退化问题,采用累加权值、聚类算法并且引入高斯分布函数进行采样,保证粒子的多样性。经过程序测试,结果很有效。 相似文献
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提出了一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波(QMC-GPF)算法(SQMC-GPF),以解决将QMC方法应用于GPF时计算复杂度高、运算量大的问题。该算法中,在连续的迭代滤波过程开始之前,首先利用QMC采样产生单位拟高斯分布粒子集,然后用其线性变换产生GPF算法中需要的高斯分布粒子集,省去了重新进行QMC采样步骤。该算法简化了新粒子集的产生过程,减少了运算量和滤波时间,增强了算法的实时性。将粒子滤波算法(PF)、GPF 算法、QMC-GPF算法和SQMC-GPF算法用于单变量非静态增长模型(UNGM)和二维纯角度跟踪模型(BOT)的仿真结果表明,SQMC-GPF算法的滤波性能与QMC-GPF算法的滤波性能相近,但有更为明显的速度优势,具有重要的实际应用价值。 相似文献
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通过将交互多模型(IMM)算法和粒子滤波(SIS)算法结合,提出了一种新的IMM~SIS算法。在每个模型中,都有一个标准的粒子滤波器,模型之间的交互与传统的IMM一样。由于在新的算法中,每个模型中粒子滤波都保证固定数量的粒子,因此不会出现粒子退化和贫乏现象。仿真证明了新的IMM—SIS算法在收敛速度和精度方面都要优于传统的IMM—EKF算法。 相似文献
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《国际商务研究》2005,45(4):96-96,106,115
无源互调的非线性机理及其分析方法.本文研究了无源互调非线性的物理机理及其分析方法。指出无源互调干扰主要来自两种无源非线性:即接触非线性和材料非线性。对几种重要的非线性机理(半导体机理、电子隧道效应、二次电子倍增放电效应和接触机理)进行了特别的描述。幂级数法的分析表明,等幅二载波情况下三阶无源互调功率随总输入功率以3dB/dB的速率增加;在不等幅二载波且总输入功率保持不变情况下,当载波功率之比较大时(大于10dB),三阶无源互调功率随输入载波功率比的变化是对数线性的,当离三阶互调产物较近的发射载波的功率比另一个载波的功率高出3dB时,对应的三阶互调功率最大。结合相关文献的测量数据对该非线性模型进行了验证,证实了这种方法的正确性和有效性。 相似文献
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本文研究用递推算法实现只测量到达角和多普勒频移的无源双基地雷达的目标运动分析。基于Unscented卡尔曼滤波器和强跟踪滤波器,提出了一种新的强跟踪Unscented滤波器算法。新算法在无源双基地雷达目标跟踪的仿真实验中显示了高精度鲁棒滤波的性能。 相似文献
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人眼定位是人脸识别方法的第一步。传统人眼定位方法需要将人脸裁切,情况单一,对于复杂背景、倾斜等情况,精度低,宽容度差。指出将改进的滤波器与改进的定位方法相结合,首先对原图像进行Gabor变换,寻找图像凹陷,凹陷区域通过边缘像素向量改进的Hough变换检测瞳孔,得到参考坐标,经过训练得到滤波器并在角度\[-0.1,0,0.1\]旋转两次得到3个相关滤波器,通过相关滤波器滤出3个目标,选择最小误差位置作为最终的目标。相比传统方法,改进方法避免了矩阵盲目计算,具备传统方法的普适性,学习过程使定位误差减小为0.040 4,计算量减少为传统方法的1/5。该方法对不同光照、光照不均、不同表情、复杂背景、头部倾斜等情况有较好的鲁棒性,避免了单一方法定位不到和不准的情况。 相似文献
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指数滤波器是一类新构造出来的输出信噪比和目标时延分辨力随指数变化的滤波器,该滤波器在损失一定输出信噪比的前提下可以有效提高目标时延分辨力,从而提高目标时延估计精度,但仅采用单个指数滤波器仍存在输出信噪比和目标时延分辨力均达不到实际需求的情况。在乘积型高阶模糊函数乘积运算的启发下,在指数滤波器的基础上提出了一种新的乘积型指数滤波器,并分析了该乘积型指数滤波器的输出信噪比及目标时延分辨力等性能。仿真实验表明,所提的乘积型指数滤波器在低信噪比情况下可以更有效提高多目标时延估计精度,且算法简单易于实现,适用于背景复杂的多目标参数估计任务。 相似文献
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本文提出了基于可变电流增益双输出CCII(DOCCII)的电流模式N阶低通滤波器和通用滤波器,并给出了N阶通用滤波器的一个通用表达式。所给出的滤波器参数可以通过DOCCII的可变电流增益因子独立调谐,并且结构简单,所有无源元件均接地,便于集成。 相似文献
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人眼定位是人脸识别、视觉跟踪系统中一个关键步骤。针对传统人眼定位方法定位精度低、误差稳定性差的问题,提出将自适应相关滤波器与灰度积分投影法相结合,在训练和测试阶段做了两点改进。首先对训练得到的自适应相关滤波器,在\[-0.2,-0.1,0,0.1,0.2\]角度范围内旋转得到5个滤波器,选择灰度最大值对应的位置作为初始定位点,然后在该定位点的5×5邻域内,水平和垂直方向分别做灰度积分投影,最后选择积分最小值的位置作为最终的目标定位点。与平均合成精确滤波器、最小输出平方误差和滤波器、自适应合成相关滤波器算法相比,改进算法的定位精度最大提高2.9%,平均绝对误差和标准差均低于原始算法。实验结果表明,提出的改进算法在定位精度和稳定性上均优于以上算法。 相似文献