拟蒙特卡罗自适应粒子滤波的机载无源定位算法
无源核子灰斗料位计的蒙特卡罗模拟
无源核子灰斗料位计的蒙特卡罗模拟引言在核工业等领域中，仪表的检测精度和可靠性对设备的安全运行至关重要。
而在这些领域中，核子灰斗料位计是一种重要的仪器，主要用于在线测量灰斗中的物料的高度。
它的工作原理是利用射线的衰减来计算物料的高度。
然而，由于核子灰斗料位计需要使用放射性同位素源，这会产生辐射危险。
基于此，无源核子灰斗料位计应运而生。
无源核子灰斗料位计与传统的核子灰斗料位计相比，无需放射性同位素源。
在本文中，我们将对无源核子灰斗料位计的蒙特卡罗模拟进行详细介绍，以展示其工作原理和计算方法。
方法无源核子灰斗料位计的基本原理是利用伽马射线的吸收和散射特性来确定物料的高度。
在灰斗中，通过探头向物料投射伽马射线，这些射线在物料中被吸收、散射或透射。
在物料中，伽马射线的强度服从指数分布，其分布参数可以描述探头到物料表面的距离。
我们使用蒙特卡罗方法来对无源核子灰斗料位计进行模拟。
蒙特卡罗方法是一种利用随机数和概率统计的方法，用于解决复杂问题的数值计算方法。
蒙特卡罗方法中使用大量的随机采样，然后利用采样结果来估算概率分布函数和积分值。
在本研究中，我们使用 Geant4 软件包来实现蒙特卡罗模拟。
Geant4 是一款广泛使用的模拟软件，用于模拟粒子在物质中的相互作用。
我们将使用 Geant4 的伽马衰变模拟进行无源核子灰斗料位计的模拟。
结果通过蒙特卡罗模拟，我们可以得到无源核子灰斗料位计的伽马射线经过物料时的吸收和散射情况。
这些结果可以被用于计算物料的高度。
我们在模拟中使用了一些参数，包括探头和物料之间的距离、伽马射线的能量、伽马射线的强度分布、以及物料的密度等。
通过改变这些参数，我们可以模拟不同类型和密度的物料，并计算出相应的物料高度。
我们还比较了无源核子灰斗料位计和传统核子灰斗料位计的性能。
我们发现，无源核子灰斗料位计具有许多优点，例如它不需要使用放射性同位素源，能够减少辐射危险，同时还比传统方法更加准确和稳定。
基于粒子滤波的室内自主移动机器人快速定位方法
基于粒子滤波的室内自主移动机器人快速定位方法定位是指机器人获得在地图中的位姿,它是移动机器人实现自主运动的重要技术之一,是机器人执行相应任务的前提。
粒子滤波是一种有效的全局定位方法,通过在全局地图中撒播粒子作为机器人位姿的多种猜测,将传感器数据与粒子在地图中的环境相比较得到粒子的置信度。
但要想使粒子滤波表现出较高的定位精度需要保持较多的粒子数量,这样会造成计算速度降低,增加机器人的计算负担,因此提高粒子滤波的计算速度对于降低粒子滤波定位的成本有着重要意义。
本文针对粒子滤波定位算法在维持大量粒子时速度较慢的问题,提出使用高精度里程计提高粒子分布的准确性,并对粒子的加权阶段做出改进,提高加权的速度。
本文的主要工作如下:(1)为了使得粒子的分布更加准确,本文使用编码器与IMU融合的里程计代替单一的编码器里程计,再附加机器人运动模型产生的行程噪声移动粒子,提高了粒子分布的准确性。
(2)在计算粒子权重的阶段中,需要用到光线投射算法计算粒子周围最近障碍物距离。
将这种算法使用在每个粒子上造成了运算耗时过长的缺点。
因此本文提出了查找表法,预先执行光线投射算法并将结果存入查找表中。
在此基础上,又提出了改进的查找表法,这种查找表法相比常规的查找表既可以维持基本相同的加速性能,又能减少预计算时间、降低查找表占用的内存。
最后,针对粒子滤波具有并行化结构的特点,还提出了使用GPU(图形处理器)对粒子加权部分进行并行化运算,并与改进的查找表法结合,进一步提高运算速度。
(3)基于ROS(机器人操作系统)的实验表明,在使用高精度里程计分布粒子的基础上,当使用查找表法进行粒子加权时,加权的计算速度可加快达到数十倍,但这种方法的代价是查找表内存太大。
改进的查找表法解决了这一弊端。
当使用GPU运算时,粒子更新速度同样加快,但效果比不上查找表法。
而当GPU结合改进的查找表时速度最快,5000个粒子的权重更新耗时仅需要10ms左右。
本文的方法使得粒子滤波速度得到大幅度提升,并且这种方法对计算资源的要求较低,可以很好地降低机器人成本、提高机器人定位速度或准确性。
拟蒙特卡罗聚合重采样粒子滤波无源定位算法
摘 要 ：提 出 一种 基 于 拟 蒙 特 卡 罗 聚 合 重 采样 粒 子 滤 波 的机 载 无 源 定 位 算 法 ． 先 利 用 基 于 离 散 状 态 空 间 首 的 粒子 聚合 技 术 对 空 间相 近 粒 子 进 行 加 权 聚 合 ， 保 证 粒 子 空 间 分 布 合 理 性 的 同 时 有 效 抑 制 了粒 子 的 退 在 化 ； 后 采 用 拟 蒙 特 卡 罗 技 术将 重采 样 后 的 粒 子 向 高 似 然 区 移 动 ， 化 了 粒 子 在 状 态 空 间 中 的 分 布 特 性 ， 然 优 提 高 了滤 波 精度 ． 真 结 果 表 明 ： 算 法 对 比拟 蒙 特 卡 罗 高 斯 粒 子 滤 波 算 法 ， 保 证 滤 波 精 度 的 同 时 ， 高 仿 新 在 提
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２１ ０ ２年 １ Ｏ月 第 ３ ９卷 第 ５期
西安电子科技大学学报（ 自然 科 学 版 ）
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Ｖｏ ． ＮＯ ５ １ ３９ ．
自动驾驶中的粒子滤波算法研究及应用
自动驾驶中的粒子滤波算法研究及应用随着自动驾驶技术的不断发展，粒子滤波算法已成为其中不可或缺的一部分。
本文将从粒子滤波算法的基本原理、研究现状与应用场景等方面，详细论述粒子滤波算法在自动驾驶中的研究及应用。
一、粒子滤波算法基本原理粒子滤波算法（Particle Filter），又称为蒙特卡罗滤波（Monte Carlo Filter）或者贝叶斯滤波（Bayesian Filter），是一种基于贝叶斯滤波理论的非线性滤波算法。
其基本思路是通过采样、重采样、预测和更新四个步骤来逼近目标状态概率分布，从而实现状态估计，是目前精度和效果最好的非线性滤波算法之一。
具体而言，粒子滤波算法的实现步骤为：1. 采样：根据先验概率密度函数，采样出一组粒子（Particle）作为当前状态的估计值。
2. 预测：利用运动模型对当前粒子位置进行预测，并引入高斯噪声，得到下一时刻的状态。
3. 更新：根据观测值对当前状态进行更新，并利用贝叶斯定理进行权重分配。
4. 重采样：根据每个粒子的权重进行重采样，得到新一批粒子群。
通过以上四个步骤的迭代，逐渐缩小状态估计的误差，最终实现对目标状态的估计。
二、粒子滤波算法在自动驾驶中的研究现状随着自动驾驶技术的不断发展，粒子滤波算法在其中的应用也日益广泛。
目前，主要研究方向包括以下几个方面：1. 车辆状态估计：针对车辆定位、速度估计、姿态估计等问题，利用粒子滤波算法进行状态预测与更新。
这些信息对于自动驾驶系统的决策和控制具有重要作用。
2. 静态与动态障碍物检测：利用粒子滤波算法结合激光雷达、摄像头等传感器实现车辆周围环境的感知，对障碍物进行识别和分析，从而为自动驾驶的路径规划和决策提供基础数据。
3. 车辆控制与路径规划：基于粒子滤波算法的定位和环境感知，结合预设的规划路径，最终得出实时的控制指令，实现自动驾驶系统的实时控制。
4. 传感器融合和多模态感知：将不同类型的传感器信息进行融合，以提高感知精度和鲁棒性，并利用粒子滤波算法进行状态估计和控制。
基于自适应多提议分布粒子滤波的蒙特卡洛定位算法
基于自适应多提议分布粒子滤波的蒙特卡洛定位算法作者：罗元庞冬雪张毅苏琴来源：《计算机应用》2016年第08期摘要：针对基于Cubature粒子滤波的蒙特卡罗定位（CMCL）算法存在的计算量大、实时处理能力较差的问题，提出一种基于自适应多提议分布粒子滤波的蒙特卡罗定位（AMPD-MCL）算法。
该算法利用Cubature卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波改进提议分布，融入当前观测信息，减弱粒子退化现象；重采样部分采用Kullback-Leibler距离（KLD）采样，根据粒子在状态空间的分布状况，在线调整下一次滤波迭代所需粒子数，从而减小计算量。
仿真实验验证了自适应多提议分布粒子滤波（AMPD-PF）的有效性；同时在机器人操作系统（ROS）上进行实验，结果表明改进算法的平均定位精度达到19.891cm，定位所需粒子数稳定在60，定位时间为45.543s，较CMCL算法在定位精度上提高了71.03%，时间缩短了63.10%。
实验结果表明，AMPD-MCL算法减小了定位误差，能实时在线调整粒子数，有效减少了算法计算量，提高了实时处理能力。
关键词：蒙特卡洛定位；多提议分布；Cubature卡尔曼滤波；扩展卡尔曼滤波；Kullback-Leibler距离采样；机器人操作系统中图分类号：TP242.6文献标志码：A0引言移动机器人定位[1]利用先验环境地图信息、前一时刻位姿估计以及传感器的观测信息，经过一系列的处理和变换，产生对当前位姿的估计，从而确定其在工作环境中所处位置。
基于粒子滤波[2]的蒙特卡罗定位（Monte Carlo Localization， MCL）算法是以先验分布代替后验分布进行采样，并结合观测似然函数来评估每个粒子的重要性权重，忽略了当前移动机器人环境的观测信息对其状态估计的修正作用，使预测粒子集分布在观测似然函数的尾部，因此导致粒子集退化问题。
为解决这一问题，学者们作了大量研究工作，如：Khan等[3]将马尔可夫蒙特卡罗采样引入粒子滤波，解决了粒子滤波在高维空间中采样效率低的问题，并在一定程度上避免了粒子集的退化；Pfaff等[4]通过平滑观测似然函数使粒子滤波中的有效粒子增加；van de Merwe等[5]利用Unscented卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter， UKF）设计粒子滤波器的提议分布，提出了Unscented粒子滤波（Unscented Particle Filter， UPF）算法，使粒子更加集中于高观测似然区域，能有效解决粒子退化问题；Wang 等[6]提出了一种多提议分布粒子滤波算法，使用混合的重要性采样密度UKF和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter， EKF）作为提议分布，一定程度上减小了Unscented粒子滤波带来的计算量，为多提议分布粒子滤波算法研究提供理论基础，并对粒子滤波算法[7]深入研究分析，得出相关结论与展望；宋宇等[8]对Unscented粒子滤波进行迭代改进，并应用于移动机器人蒙特卡罗定位，提高了定位精度；Alhashimi等[9]对MCL算法中的观测模型进行改进，通过设置阈值来选择所需粒子，有效减小了计算量；周艳聪等[10]提出一种基于粒子剔除策略和依据粒子方位赋予粒子权值策略的室内机器人定位方法，提高了定位精度和执行效率；Li 等[11]将Cubature卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter， CKF）引入粒子滤波器，提出了基于Cubature粒子滤波的蒙特卡洛定位（Cubature Monte Carlo Localization， CMCL）算法，并证明了其性能优于一般MCL和Unscented MCL算法，但该算法每次迭代都要利用CKF计算重要性密度函数，计算量大，实时处理能力不强。
matlab蒙特卡洛如何结合粒子群优化算法
matlab蒙特卡洛如何结合粒子群优化算法蒙特卡洛方法是一种基于随机数的数值计算方法，通过随机抽样来近似求解问题。
而粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。
将蒙特卡洛方法与粒子群优化算法相结合，可以利用蒙特卡洛方法的随机性来增加粒子群优化算法的全局搜索能力和收敛速度。
首先，将问题转化为数学模型，并定义适应度函数。
例如，我们希望通过粒子群优化算法求解一个非线性优化问题。
可以将问题定义为最小化目标函数f(x)，其中x为优化变量。
然后，定义适应度函数为适应度等于目标函数的倒数，越小代表适应度越好。
其次，初始化粒子群的位置和速度。
初始位置可以通过蒙特卡洛方法进行随机抽样得到。
例如，如果优化变量是一个n维向量x=(x_1, x_2, ... , x_n)，那么可以通过在每个维度上进行随机抽样来生成初始位置。
初始速度也可以通过随机抽样得到。
然后，根据粒子的位置和速度更新规则，进行迭代优化。
在每次迭代中，根据当前位置和速度计算下一时刻的位置和速度。
位置的更新可以通过下式计算得到：x_i(t+1) = x_i(t) + v_i(t+1)其中，x_i(t)为粒子i在时刻t的位置，v_i(t+1)为粒子i在时刻t+1的速度。
速度的更新可以通过下式计算得到：v_i(t+1) = w*v_i(t) + c1*r1*(p_i(t) - x_i(t)) + c2*r2*(p_g(t) -x_i(t))其中，v_i(t)为粒子i在时刻t的速度，w为惯性权重，c1和c2为加速因子，r1和r2为随机因子，p_i(t)为粒子i的个体最优解，p_g(t)为整个粒子群的全局最优解。
迭代计算，直到满足停止条件。
可以设置迭代次数、最大误差、最优解的误差等作为停止条件。
最后，根据得到的最优解进行分析和优化。
可以输出最优解的数值结果，并对结果进行分析和优化。
蒙特卡洛方法和粒子群优化算法的结合将两者的优势相结合，提高了全局搜索能力和收敛速度。
基于粒子滤波的导航与定位研究
基于粒子滤波的导航与定位研究目录：一、引言二、粒子滤波算法介绍三、基于粒子滤波的导航与定位四、实验结果与分析五、结论和展望一、引言粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法的非线性滤波算法，适用于处理非高斯状态不定的问题。
在实际应用中，粒子滤波被广泛应用于导航与定位，机器人控制，雷达跟踪等领域。
本文将围绕基于粒子滤波的导航与定位展开研究，介绍粒子滤波算法原理、基于粒子滤波的导航定位模型、实验结果及结论等内容。
二、粒子滤波算法介绍1. 粒子滤波算法原理粒子滤波（Particle Filter）即蒙特卡罗滤波（Monte Carlo Filter），它是利用粒子（Particle）来描述非高斯分布的一种滤波方式。
粒子滤波的思想是通过在状态空间中对目标进行随机取样，并通过计算每个取样点的权重来精确描述目标的分布状态。
其基本原理如下：1) 粒子集合：将状态分布映射到粒子集合中，即通过抽样的方式在状态空间中生成一系列随机样本（粒子），使用粒子集合来近似真实状态概率分布；2) 状态转移：对粒子进行状态转移，即在当前时刻通过状态转移模型计算下一时刻的状态；3) 观测模型：计算每个粒子与观测结果的匹配度，即通过观测模型计算每个粒子对应的权重；4) 重新采样：对高权重的粒子进行保留，对低权重的粒子进行替换，采用重采样技术保留高权重粒子，使其在下一时刻得到更多的样本，从而提高精度。
2. 粒子滤波算法特点相对于其他滤波算法，粒子滤波的主要特点如下：1) 适用范围广：可用于处理非高斯分布状态和非线性系统中的滤波问题，适用范围广泛；2) 精度高：通过粒子集合的方法能够更准确的描述状态分布情况，从而提高滤波精度；3) 无需状态/观测模型线性化：相较于卡尔曼滤波，粒子滤波不需要对状态/观测模型进行线性化拟合，因此对于非线性问题可以更好的处理；4) 计算量大：由于需要进行随机重采样，因此对计算量的要求较高，计算量较大。
三、基于粒子滤波的导航与定位1. 导航定位模型基于粒子滤波的导航定位模型主要由状态转移模型和观测模型构成。
基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法研究
基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法研究一、无人机目标跟踪算法的研究背景和意义无人机的发展已经成为当今的热点问题之一，无人机的广泛应用包括军事领域和民用领域。
随着无人机技术的不断发展，其应用领域也日益扩大，包括安全监控、动态环境的监测、自然灾害的影像获取、搜救及搜索、定位等应用，其中目标跟踪作为无人机应用中的关键技术之一，受到了广泛的研究。
自适应粒子滤波（APF）是一种基于蒙特卡洛方法的目标跟踪算法，擅长于在非线性、非高斯的系统中进行状态估计。
相对于传统的滤波器方法，APF算法具有更好的适应性和鲁棒性，在目标跟踪中表现出更高的性能。
基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法具有更高的准确性和稳定性，能够更好地适应复杂的环境和动态目标跟踪任务。
研究基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法具有重要的理论和应用意义，可以为无人机的自主导航、飞行控制、监视等任务提供更好的技术支持。
研究这一领域有助于推动我国在无人机技术领域的发展，提高无人机的技术水平和市场竞争力。
1. 粒子滤波算法原理粒子滤波（Particle Filter，PF）是一种蒙特卡罗（Monte Carlo）滤波算法，利用一组粒子来对目标状态进行估计。
粒子代表了目标状态的可能性分布，通过不断地使用测量数据对粒子的权重进行更新，从而逐步收敛到目标的真实状态。
具体而言，在粒子滤波算法中，首先通过一组随机采样的粒子来表示目标状态的可能性分布，然后根据观测数据来计算每个粒子的权重，通过重采样和状态更新操作不断迭代，最终得到目标状态的估计分布。
粒子滤波算法适用于非线性、非高斯的系统，并且具有较高的鲁棒性和适应性。
自适应粒子滤波（Adaptive Particle Filter，APF）是在粒子滤波算法基础上进行改进的一种目标跟踪算法。
与传统的粒子滤波算法相比，APF算法通过引入自适应权重更新机制，能够更好地适应非线性、非高斯的系统，提高了估计的准确性和鲁棒性。
基于粒子滤波的室内定位算法研究
基于粒子滤波的室内定位算法研究现如今，定位技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，其中室内定位更是日渐普及。
而如何实现准确、精细的室内定位就成为研究者们关注的热点问题。
本文将讨论基于粒子滤波的室内定位算法。
一、室内定位问题在室内环境中，GPS信号会受到建筑物阻挡等各种因素的影响，因此室内定位需要依托其他技术手段。
目前常用的室内定位技术有无线电信号定位、图像识别技术、地磁场定位技术等。
不同的定位技术有其优缺点。
其中，基于无线电信号定位技术被广泛采用。
其基本原理是通过信号传输强度、时间差等参数来计算出定位设备与信号源的位置，大多数采用无线局域网技术（WLAN) 、蓝牙、红外、RFID 等。
本文重点研究基于无线电信号定位的算法，特别是基于粒子滤波算法。
二、粒子滤波算法粒子滤波算法又称蒙特卡洛滤波算法（MCF)，是一种基于贝叶斯滤波理论的状态估计算法，通常用于非线性非高斯系统中。
其思想是通过基于随机采样的粒子集来逼近目标概率密度分布，从而实现状态估计。
在室内定位问题中，粒子滤波算法可用于估计移动端位置。
具体而言，该算法将移动端信号采集的数据作为输入，输出预测位置的概率分布。
因此，粒子滤波算法可以有效解决信号采集中存在的误差问题，并且可用于分析不同的信号反馈机制。
三、基于无线电信号粒子滤波算法的室内定位现代室内定位技术中，基于无线电信号的定位变得越来越流行。
通过无线局域网接入点（AP）或蓝牙信标，结合采样设备接收到的信号强度与通信距离，即可估计采样设备在室内环境下的实时位置。
在这种计算过程中，采样设备接收到的信号强度与距离并非一一对应，而是在不同的距离下，相应的信号强度也会发生变化。
因此，在计算室内环境下采样设备位置时，需要对离散数据进行概率建模，从而得出精度较高的定位结果。
这时，基于粒子滤波算法的定位技术就有着优秀的性能表现。
四、实际应用中的问题当应用基于粒子滤波算法的室内定位技术时，需要注意以下两点问题：1、粒子数选择粒子数越多，可以得到更准确地定位结果，但会耗费更多的计算资源。
《基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法研究》
《基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法研究》篇一一、引言随着移动互联网技术的迅猛发展，智能移动终端已经广泛应用于我们的日常生活与工作中。
在众多的应用场景中，室内定位技术尤为关键。
而如何准确、高效地实现室内定位，已成为当前研究的热点问题。
本文针对这一问题，重点研究了基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法。
二、背景及现状分析室内定位技术相较于室外定位技术，因其环境的复杂性和多变性，具有更大的挑战性。
传统的室内定位方法如Wi-Fi定位、蓝牙定位等，虽已取得了一定的成果，但仍存在定位精度不高、稳定性差等问题。
近年来，随着粒子滤波算法的兴起，其在智能移动终端室内定位领域的应用越来越广泛。
三、粒子滤波算法原理粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法和贝叶斯滤波的递归算法，用于解决非线性非高斯状态空间模型的问题。
其基本思想是通过一组随机样本（粒子）来表示状态空间中的概率分布，并利用这些粒子的加权和来逼近系统的状态后验概率密度。
在室内定位中，粒子滤波通过收集智能移动终端的传感器数据，如加速度、陀螺仪等，来估计终端的位置。
四、基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法本文提出的基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法，主要包括以下步骤：1. 数据采集：利用智能移动终端的传感器，如加速度计、陀螺仪等，实时采集终端的移动轨迹和姿态数据。
2. 粒子初始化：根据采集的数据，初始化一组粒子，每个粒子代表一个可能的位置。
3. 粒子权重更新：利用粒子滤波算法，根据粒子的运动轨迹和传感器数据，更新每个粒子的权重。
4. 位置估计：通过加权平均所有粒子的位置，得到智能移动终端的估计位置。
5. 迭代优化：根据估计位置与实际位置的差异，对粒子进行迭代优化，提高定位精度。
五、实验与分析为了验证本文提出的基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法的有效性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该方法在各种室内环境下均能实现较高的定位精度和稳定性。
与传统的室内定位方法相比，该方法具有更高的鲁棒性和适应性。
《基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法研究》
《基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法研究》篇一一、引言随着科技的发展，室内定位技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在智能移动终端的广泛应用下，室内定位技术显得尤为重要。
传统的室内定位方法如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等虽然有一定的效果，但在复杂环境和动态场景下的定位精度和稳定性仍有待提高。
近年来，基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法逐渐成为研究热点。
本文将就基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法进行研究，分析其原理、应用及优势。
二、粒子滤波理论概述粒子滤波是一种基于蒙特卡罗思想和贝叶斯估计理论的非线性滤波方法，能够有效地解决非线性非高斯系统下的状态估计问题。
该方法通过一组随机样本（粒子）来表示系统状态的概率分布，通过不断地采样和权值更新来逼近系统状态的后验概率密度函数，从而实现对系统状态的估计。
三、基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法1. 系统模型构建基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法需要构建一个包含移动终端、信号源和环境的系统模型。
其中，移动终端搭载传感器，可接收来自信号源的信号；环境包括各种信号干扰源和反射物等。
2. 粒子初始化在粒子滤波中，粒子的初始化是关键的一步。
在智能移动终端室内定位中，粒子的初始化应根据移动终端的初始位置信息和环境信息来确定。
初始粒子的分布应尽可能覆盖可能的位置空间，以保证后续采样的准确性。
3. 粒子采样与权值更新粒子采样是粒子滤波的核心步骤。
在智能移动终端室内定位中，采样过程应结合移动终端的传感器数据和环境信息，通过一定的策略生成新的粒子集。
权值更新则是根据粒子与实际观测值之间的匹配程度来调整粒子的权值，以逼近系统状态的后验概率密度函数。
4. 状态估计与定位通过上述步骤，可以得到一组加权粒子，其中权值较大的粒子更接近真实状态。
因此，可以通过加权粒子的均值或众数来估计系统状态，实现智能移动终端的室内定位。
四、应用与优势基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法具有以下优势：1. 适应性强：粒子滤波能够处理非线性非高斯系统下的状态估计问题，适用于复杂环境和动态场景下的室内定位。
《基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法研究》
《基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法研究》篇一一、引言随着物联网技术的发展和普及，智能移动终端室内定位成为近年来研究的热点问题。
其不仅可以广泛应用于军事、安全监控等高端领域，同时也能够为人们的日常生活带来便利，如室内导航、智能家居等。
然而，由于室内环境的复杂性和多变性，传统的定位方法往往难以满足高精度、实时性的要求。
因此，研究基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法具有重要意义。
二、粒子滤波算法概述粒子滤波是一种基于贝叶斯估计的递归贝叶斯滤波算法，适用于非线性、非高斯系统的状态估计问题。
其基本思想是通过一组随机样本（粒子）来近似表示状态的后验概率分布，并利用系统的动态模型和观测模型进行迭代更新，从而实现对系统状态的估计。
三、智能移动终端室内定位系统架构智能移动终端室内定位系统主要由移动终端、无线信号发射设备和定位服务器三部分组成。
其中，移动终端负责采集环境中的无线信号信息，并通过无线通信将数据发送给定位服务器；无线信号发射设备负责在室内环境中布置无线信号源；定位服务器则负责接收移动终端发送的数据，并利用粒子滤波算法进行数据处理和定位结果的输出。
四、基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法主要包括以下步骤：1. 初始化粒子群：根据先验知识或系统模型，在状态空间中随机生成一组粒子，并计算其权重。
2. 预测步骤：利用系统的动态模型，对每个粒子进行预测，得到其在下一时刻的状态预测值。
3. 更新步骤：移动终端采集环境中的无线信号信息，并计算与每个粒子的距离或信号强度等观测值。
然后根据观测值和系统的观测模型，对每个粒子的权重进行更新。
4. 重采样步骤：根据粒子的权重进行重采样，生成新的粒子群。
5. 估计步骤：根据更新后的粒子群，计算系统状态的后验概率分布，并输出定位结果。
五、实验与分析为了验证基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法的性能，我们进行了多组实验。
实验结果表明，该方法能够有效地提高定位精度和实时性，特别是在复杂多变的室内环境下具有较好的鲁棒性。
拟蒙特卡罗自适应粒子滤波的机载无源定位算法
拟蒙特卡罗自适应粒子滤波的机载无源定位算法
刘学;焦淑红
【期刊名称】《西安交通大学学报》
【年(卷),期】2011(045)009
【摘要】为了加快无源定位速度,提高定位精度和滤波算法的稳定性,提出一种基于拟蒙特卡罗自适应高斯粒子滤波的机载无源定位算法.利用拟蒙特卡罗积分技术优化采样粒子在状态空间中的分布特性,降低积分误差,提高滤波精度,并且根据预测粒子在状态空间中的分布情况实时自适应调整下一次滤波所需的粒子数,减少冗余粒子,在保证滤波精度的同时有效地提高了算法的运行效率.将所提算法应用于机载无源定位系统,仿真结果验证了该算法的有效性.
【总页数】7页(P34-39,83)
【作者】刘学;焦淑红
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,150001,哈尔滨;中国人民解放军91245部队,125001,辽宁葫芦岛;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,150001,哈尔滨
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.拟蒙特卡罗粒子滤波改进算法及其在雷达目标跟踪中的应用 [J], 陈志敏;薄煜明;吴盘龙;刘正凡
2.拟蒙特卡罗聚合重采样粒子滤波无源定位算法 [J], 刘学;焦淑红;蓝晓宇
3.磷虾群免疫粒子滤波的机载单站无源定位算法 [J], 张智;姜秋喜;徐梁昊
4.拟蒙特卡罗-高斯粒子滤波算法研究及其硬件实现 [J], 李倩;姬红兵;郭辉
5.移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法 [J], 宋宇;孙富春;李庆玲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
蒙特卡洛粒子滤波算法应用研究
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2004-5052-9317蒙特卡洛粒子滤波算法应用研究韩雨薇1 郑安迪2 朱俞竹1 王璐瑶1 董明泽1(1.中国计量大学量新学院；2.中国计量大学机电工程学院 浙江杭州 310018)摘 要：该文采用了在移动机器人定位中应用较为广泛的粒子滤波器算法，该算法基于蒙特卡洛方法，将捕捉机器人位姿状态的问题转化为概率问题，该文介绍了贝叶斯滤波理论的推导过程，以及由其发展而来的贝叶斯重要性采样理论，然后简要概括了如何利用重采样方法优化了采样粒子的权值，进而得到较优的粒子权值。
该理论在目标追踪及机器人定位等领域中应用较为广泛。
关键词：粒子滤波 蒙特卡洛 机器人定位 贝叶斯滤波理论中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2020)12(b)-0012-03 Application Research of Monte Carlo Particle Filter AlgorithmHAN Yuwei1 ZHENG Andi2 ZHU Yuzhu1 WANG Luyao1 DONG Mingze1(1. Liangxin College, China Jiliang University; 2.College of Mechanical and Electrical Engineering, ChinaJiliang University, Hangzhou, Zhejiang Province, 310018 China) Abstract: This article adopted has been widely applied in mobile robot localization and the particle filter algorithm, the algorithm based on monte carlo method, to capture the state of the robot pose problem into a probability problem, this paper introduced the derivation process of the theory of bayesian filtering, and by the development of bayesian importance sampling theory, and then brief ly summarizes how heavy sampling method was used to optimize the weights of sample particle, then get the optimal weights of particles. The theory has been widely used in target tracking and robot positioning.Key Words: Particle filter; Monte Carlo; Robot positioning; Bayesian filtering theory近年来随着信息化时代的来临，人工智能行业飞速发展，这也加快了机器人技术的发展进程。
基于粒子滤波的机载单站无源跟踪算法
基于粒子滤波的机载单站无源跟踪算法张冠杰;陈建峰;李艳斌【摘要】针对空中观测平台对远距离海面慢速运动目标定位跟踪这一非线性估计问题,介绍了专门处理非线性估计问题的粒子滤波算法,将粒子滤波算法（Particle Filter,PF）应用于机载单站无源定位跟踪问题,有效提高了对慢速运动目标的单站无源定位跟踪性能,解决了传统的扩展卡尔曼滤波算法在非线性估计时存在收敛速度慢的问题。
通过与扩展卡尔曼滤波算法的仿真比较表明,粒子滤波算法可实现对慢速运动目标的高精度定位跟踪,且性能优于扩展卡尔曼滤波算法。
%Locating remote slow sea-surface targets with airborne observation pla tform is a non-linear problem.Particle filter（PF） is a special method that de a ls with non-linear problem.Applying PF to airborne single-station passive tra ck ing can efficiently improve the tracking performance for slow sea-surface targe t s,and resolve the low speed problem based on the conventional extended Kalman f ilter（EKF） algorithm.Through the comparison with EKF,the PF can quickly reali ze slow target tracking,and has the performance advantage over EKF.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2012(042)004【总页数】4页(P53-55,58)【关键词】粒子滤波;目标跟踪;非线性估计;机载单站无源跟踪【作者】张冠杰;陈建峰;李艳斌【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081【正文语种】中文【中图分类】TN970 引言单站无源定位跟踪本质上是一个非线性估计问题，由于单站无源定位跟踪系统状态空间模型的非线性程度较高，以往的各种递推滤波算法，包括扩展卡尔曼滤波(EKF)和修正增益的扩展卡尔曼滤波(MGEKF)等算法，虽然可以对运动目标进行定位跟踪，但是因为经过了近似的数学处理，引起了收敛精度低和收敛速度慢的问题。
拟蒙特卡罗聚合重采样粒子滤波无源定位算法
拟蒙特卡罗聚合重采样粒子滤波无源定位算法刘学;焦淑红;蓝晓宇【摘要】To meet the requirements of high location speed and accuracy in the air-borne passive location, a quasi-monte-carlo merging resampling particle filter is proposed. Firstly, the particle merging technique based on particles' spatial similarity is used to keep rational distribution and restrain the weight degeneracy problem of the particles. Secondly, the deterministic samples are chosen according to the quasi-monte-carlo integration technique to push the particles into the high likelihood area and explore the state space more efficiently, so that* the integration error is reduced and the precision of the filter is improved. Finally, simulation results show that the efficiency of the filter is improved while the precision is quaranteed compared with the quasi-monte-carlo gaussian particle filter.%提出一种基于拟蒙特卡罗聚合重采样粒子滤波的机载无源定位算法.首先利用基于离散状态空间的粒子聚合技术对空间相近粒子进行加权聚合,在保证粒子空间分布合理性的同时有效抑制了粒子的退化；然后采用拟蒙特卡罗技术将重采样后的粒子向高似然区移动,优化了粒子在状态空间中的分布特性,提高了滤波精度.仿真结果表明:新算法对比拟蒙特卡罗高斯粒子滤波算法,在保证滤波精度的同时,提高了运行效率.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(039)005【总页数】7页(P154-160)【关键词】无源定位;拟蒙特卡罗;粒子滤波;粒子聚合;重采样;状态估计【作者】刘学;焦淑红;蓝晓宇【作者单位】海军装备研究院博士后科研工作站,北京 100073;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN958.57在信息战条件下,机载有源雷达电磁隐蔽性差,抗侦察、抗干扰能力弱等问题日渐呈现,因此无源定位技术备受关注.它具有设备量少、作用距离远、隐蔽性能好、生存能力强等特点,对现代信息战具有极其重要的军事意义[1].无源定位是一个典型的非线性滤波问题.近年来,粒子滤波(Particle Filter,PF)算法已被广泛用于解决非线性滤波问题,它的核心思想就是利用大量随机样本及相应的权值来逼近随机变量的后验概率分布[2].但是对机载无源定位系统的应用,因受系统可观测性弱的影响,初值误差及其协方差都非常大,标准的粒子滤波算法很容易出现快速退化和粒子贫化现象,滤波性能很差.为克服这个缺陷,文献[3]提出了高斯粒子滤波算法,将状态的后验分布假设近似为高斯分布,用蒙特卡罗积分更新状态的均值和协方差阵,不需要重采样步骤,在高斯分布假设成立的条件下,滤波性能大幅提高.但是在无源定位系统使用时,由于过程噪声较小,这样的操作易造成样本聚集,影响估计精度.为解决这一问题,文献[4-5]提出序贯拟蒙特卡罗(QMC) (SequentialQuasiMonteCarlo,SQMC)算法和拟蒙特卡罗高斯粒子滤波(QuasiMonteCarloGaussian ParticleFilter,QMCGPF)算法,通过在采样空间中生成随机化QMC样本,使其在空间中分布更为均匀来获得优于蒙特卡罗方法的估计精度.但是其计算量与采样粒子个数的平方成正比,且随系统状态维数的增加呈指数形式增长.针对这些问题,笔者提出一种基于拟蒙特卡罗聚合重采样粒子滤波(QuasiMonteCarlo MergingResamplingParticleFilter,QMCMRPF)算法.通过使用粒子聚合技术对空间相近粒子进行加权聚合,在保证粒子空间分布合理性的同时对粒子权值进行平滑,这样就有效抑制了粒子的退化;同时以聚合粒子为中心,在预测均值为边界的空间内进行拟蒙特卡罗重采样,在减少采样规模的同时保证粒子向高似然区移动,优化了粒子在状态空间中的分布特性,提高了滤波精度.仿真结果表明:新算法在保证滤波精度的同时,有效提高了计算效率.1.1 坐标转换与地面无源定位不同,机载无源定位的观测量是在机体坐标系下进行测量的,因此需要进行坐标转换.首先对机体坐标系进行定义:以机体质心为坐标原点,以航向方向为Y′轴,垂直于机体平面向上方向为Z′轴,Y′轴、X′轴和Z′轴构成右手坐标系,如图1所示.在地固坐标系中,假设在k时刻目标辐射源的状态矢量为XTk=[xTk, yTk]T,机体姿态信息为滚动角θk、俯仰角ηk和偏航角γk,状态矢量为XOk=[xOk,yOk,zOk]T,两者之间的方位角为βk,俯仰角为εk.其中机体在k时刻的状态矢量和姿态信息可以通过GPS和机载导航设备获得.定义两者在机体坐标系中的相对状态矢量为,]T,位置矢量的坐标转换关系为[6]同理,速度失量也有如式(1)中的转换关系.其中Ak表示地固定坐标系到机体坐标系的转换矩阵,由地固坐标系分别绕Y轴旋转θk,绕X轴旋转ηk,绕Z轴旋转γk得到,即1.2 定位方法与定位模型以基于空频域信息的单站无源定位方法建立状态方程和观测方程为其中,,分别为状态转移矩阵;wk和vk分别为过程噪声和观测噪声,均为相互独立的零均值的高斯噪声;T为测量周期,I2为2阶单位阵.由质点运动学原理可得到各个观测变量的表达式[6]为当观测站与目标辐射源之间有相对径向速度时,接收到的频率f中应包含多普勒频率,f=fT+fd,假设目标辐射源频率fT恒定不变.式中fd为多普勒频率,其表达式为[6] 对fd求导得到多普勒频率变化率的表达式[6]为其中,c为电磁波传播速度.当两者之间没有较大机动的条件下,加速度项可忽略,即2.1 拟蒙特卡罗方法文献[4]发现,完全采用蒙特卡罗随机采样不能有效地利用模拟数据,采样样本会出现聚集和空隙现象,不能充分地表示整个采样空间.针对这个问题,文献[4]提出QMC方法,通过精选的确定性样本点来代替蒙特卡罗采样中的随机点,使采样样本在状态空间内尽可能地均匀分布的同时,彼此之间的距离最大.其中确定性的样本点是由低偏差序列通过某种变换得到.理论上,对于相同d维空间上的积分,若采样点数为N, QMC方法将以阶数O(N-1logdN)收敛,而蒙特卡罗积分收敛阶数为O(N-1/2).因此它的估计精度高于蒙特卡罗方法[4].常见的低偏差序列有Halton序列、Sobol 序列、Failure序列和LHS序列等,以Halton序列为例,给出生成拟高斯点的方法.Halton序列可由下面公式递推得到[7]:其中,p为序列的基数为1的素数,给定一个随机整数n,可以构造一个关于p的多项式,该多项式项数为m,系数为ai(n)∈{0,1,…,p-1},这样利用式(11)就可以计算得到与n对应的Halton序列中的一个元素Hp(n).如果采用不同的基数p1,p2,…,pd,就可以得到长度为N的d维Halton序列{u1,u2,…,uN},其中uk=[Hp1(k),Hp2(k),…,Hpd(k)]T.但是使用低偏差序列这种确定性采样方法不能保证采样点之间相互独立,这违背了状态估计的无偏特性,积分精度难以保证.为此,文献[7-8]提出了将拟蒙特卡罗序列随机化的方法.2.2 拟蒙特卡罗高斯粒子滤波算法高斯粒子滤波算法将后验分布假设是高斯的.在粒子更新权值后利用蒙特卡罗积分估计后验分布的均值和方差,并根据这个高斯分布采样得到新的样本,每次迭代重新生成新的粒子集合.由于所有步骤都是对连续分布采样的,因此不会引起粒子退化和贫化问题.在高斯粒子滤波算法的框架下,文献[5,9]用拟蒙特卡罗采样样本代替传统的蒙特卡罗随机样本,得到QMCGPF算法.算法流程如下:(1)生成一个长度为N的d维Halton序列对其进行随机化处理得到已知k-1时刻的状态分布(2)QMC采样:采用2.1节介绍的方法,生成N个服从P(xk-1)的拟高斯点:(3)根据状态方程预测k时刻的粒子集的均值和协方差,即(4)从重要性密度q(xk|z1:k)中利用QMC采样抽取拟高斯样本(5)利用观测值zk计算各个粒子的权值然后进行归一化处理,即(6)估计k时刻目标状态及后验分布为拟蒙特卡罗滤波虽然提高了滤波精度,但是从算法流程可以看出,QMCGPF较GPF 多两步QMC采样的步骤,对于GPF只有O(N)的计算复杂度,其复杂度为O(N2),且计算量与采样粒子个数的平方成正比,并随系统状态维数的增加呈指数形式增长.这对于实时性要求较高的机载无源定位系统来说是不可接受的.为了提高计算效率,下面提出QMCMRPF算法.3.1 粒子聚合文献[10]在研究机器人定位时提出一种基于离散栅格的粒子聚合方法,通过求取在精细划分的栅格集中的粒子密度来实现对粒子的稀疏化聚合,有效控制了粒子的规模,提高了算法的运行效率.但是其前提条件是机器人的作业空间(二维平面)比较小,而且能够用直角坐标栅格进行精细划分[11],划分尺度也可以一直不变,这对于机载无源定位来说是非常困难的,因为目标状态未知,状态空间的大小也难以确定,栅格的划分尺度必须按状态空间的大小进行实时的调整,否则就难以达到较好的聚合效果.下面借鉴其思想给出划分尺度随时间变化的粒子聚合方法.首先按文献[10]给出状态空间网格的有关定义.定义1网格单元:若将n维空间S的第i维分成长度相等的mi个左闭右开区间,从而将整个空间S划分为m1×m2×…×mn个不相交的n维网格单元Gn[10].定义2网格密度:用空间上隶属于网格单元Gi内的样本粒子数表示Gi的网格密度[10].定义3网格集:当前网格及其l(l＜n)维方向上的相邻网格,组成一个当前网格对应的3l规模的网格集,对网格集相关变量采用“#”标记,网格Gi对应的l维网格集记为定义4粒子聚合:基于样本粒子权重,将单位空间内的全部粒子加权平均,得到一个聚合粒子,该单位空间称为聚合单元,以网格集作为聚合单元实现的粒子聚合方法称为交叉聚合[10].由于无源定位系统可观测性弱,初值误差及其协方差都非常大,粒子初始状态空间也很大,随着滤波过程的进行,状态空间逐步缩小,所以划分状态空间的尺度也应随着滤波时间步数和状态空间减小的趋势相应地进行调整.尺度λk选择一个与时间k相关的平稳的高斯分布的函数为其中,σ˙β为角度变化率测量误差,文献[1]发现,角度变化率的测量精度对无源定位精度影响相对较大,因此将其作为一个控制参数,划分尺度随σ˙β变化相应地增加或减小;σ2是一个与观测次数关联的负载,由于在仿真中时间步数选为100,故参数σ2应选在15～22之间较为合适;const为调整常数;λmin为最小划分尺度(划分尺度的大小要综合考虑系统误差和定位精度的要求的影响,由于粒子聚合时相同网格集内的所有粒子加权聚合为一个聚合粒子,而这个粒子又隶属于相邻的不同网格集,根据聚合造成的近似误差应该小于克拉美罗下限的原则,λmin≥CRLB,CRLB根据先验知识给出).粒子聚合算法的流程如下:(1)划分网格.课题的背景是机载平台对海面慢速目标的无源定位,只需在二维平面内划分网格即可,其原因是对于远距离的慢速目标,速度突变的概率较小,速度空间也比较狭小,因此不对速度空间进行划分.首先用式(15)对粒子二维状态空间划分为K个非空网格单元,对应于K个网格集,假设网格单元Gk中含有Nk个粒子,对应于二维网格集为二维网格集中含有的粒子数目.(2)交叉聚合.以网格集作为聚合单元内的全部粒子加权聚合.为相应的聚合粒子,即由于文献[10]已经采用斯米尔诺夫检验方法检验了聚合前后样本分布的一致性,这里不再证明,将聚合前后样本保持同分布作为结论使用.3.2 基于拟蒙特卡罗聚合重采样粒子滤波的机载无源定位算法由2.2节的分析可以看出,QMCGPF的计算效率主要受QMC采样粒子数目的影响,因此提高效率的关键在于减少QMC采样的粒子数.下面提出的QMCMRPF算法的核心思想是:首先采用粒子聚合技术对空间相近粒子进行加权聚合,然后以聚合粒子为中心,在预测均值为边界的空间内进行拟蒙特卡罗重采样,其创新在于:省略了QMCGPF预测采样空间的步骤,在聚合粒子周围邻域内进行QMC采样,在保证空间分布合理性的同时减少QMC采样规模,而且还保证了粒子向高似然区移动,优化粒子在状态空间中的分布特性,提高滤波精度.下面给出算法流程:(1)初始化.利用首次观测求得初始相对距离再结合角度β0和ε0得出目标T在弹体坐标系下的位置矢量的估计,结合和式(1)得出目标T在地固坐标系下的位置矢量的估计,将初始速度设为0,这样得到初始状态估计为再根据初次观测误差计算出初始误差协方矩阵(2)～(6)步同QMCGPF的(1)～(5)步.(7)粒子聚合.采用3.1节的步骤对粒子进行聚合,记录每个网格集中所含有的粒子数目i=1,2,…,m,其中,,对每个网格集中的粒子进行聚合,生成m个聚合粒子(8)QMC粒子聚合重采样:首先生成长度为N-m的四维随机化QMC序列,然后将其截断成m个长度为的子序列,通过得到以为中心,以为边界的空间内的-1个QMC采样粒子,这样每个网格集中的粒子数目又重新回归到最后将网格集内的所有粒子权值进行均分下面证明网格集中粒子聚合前后均值的一致性.式(18)证明了QMC采样后的粒子集与聚合粒子的均值一致性,然后再通过就可以证明粒子聚合前后均值是一致的.设置3组实验,QMCMRPF在不同的观测精度条件下对比PF、GPF和QMCGPF 算法性能进行测试, PF采用系统重采样.仿真参数设置如下:在地固坐标系中,假设载机的起始位置为(0,0,8 km),速度为(300 m/s,0,0),姿态的变化规律为(1 mrad/s,-1 mrad/s,0.1 mrad/s),机载GPS和导航设备的精度为σ˙xO=σ˙yO=σ˙zO=0.5m/s,σxO=σyO=30 m,σzO=5 m;目标辐射源的起始位置为(160 km,100 km),速度为(-15 m/s,10 m/s).每组实验的测量精度如下:实验1中,σβ=σε=17.4×10-3rad,σ˙fd=1 Hz,σ˙β=σ˙ε= 0.1×10-3rad/s.实验2中,σβ=σε=26.1×10-3rad,σ˙fd=2 Hz,σ˙β=σ˙ε=0.2×10-3rad/s.实验3中,σβ= σε=34.8×10-3rad,σ˙fd=4 Hz,σ˙β=σ˙ε=0.4×10-3rad/s.3组实验中,目标载频为10GHz,σfT=10 M Hz,采样周期T=1 s,观测次数为100次.各滤波算法取相同的粒子数,N=300,算法的性能指标用相对距离误差Err来测度.仿真中,每一组进行50次Monte Carlo实验,定位精度为定位跟踪最后20秒Err的均值.粒子的退化程度用平均有效粒子数Neff作为衡量指标,即图2给出了实验1中空间划分尺度随时间变化的曲线,仿真结果如表1和图3～5所示.图2给出了实验1中空间划分尺度随时间变化的曲线,开始时的划分尺度为20 km,随时间进行高斯分布形式的递减,在61 s的时候递减到观测精度1时的CRLB 2.26 km,一直保持到最后.这是根据大量仿真统计得出的结果.限于篇幅,未给出实验2和3中空间划分尺度随时间变化的曲线,但其可由式(15)推导得出.从表1和图2～5可以看出,随着观测精度的降低,各算法的定位精度开始降低.可以看出,PF的定位精度在收敛到一定程度后就会一直保持,不再继续收敛.从表1的平均有效粒子数可以看出,这是发生了严重的粒子退化和贫化现象,而GPF因为高斯分布的假设成立,且从连续分布中进行采样,对每个样本点增加高斯扰动,从而增加粒子的多样性,不会出现粒子贫化问题.因此它的性能较PF有较大改善;QMCGPF在GPF的基础上采用拟蒙特卡罗采样技术使得采样点在状态空间中的分布更加均匀,提高了对状态后验分布的估计精度,因此在相同粒子数的条件下,定位精度高于GPF.但是从表1可以看出,QMCGPF在提高定位精度的同时,算法的单次运行时间也大幅增加.同样也可以看出,在QMCMRPF的定位精度略高于QMCGPF定位精度的同时,有效提高了算法的运行效率.分析总结后有以下3个原因:首先,QMCMRPF省略了QMCGPF预测采样空间的步骤,而是使用粒子聚合技术对空间相近粒子进行加权聚合,在保证粒子空间合理性的同时,在聚合粒子周围进行QMC采样,采样规模随着空间划分尺度的缩小而缩小,这就减少了采样粒子的数量,相应地,也就提高了算法的运行效率;其次,粒子聚合也是对粒子权值进行平滑的过程,QMC聚合重采样再一次均分了粒子权值,这样就有效抑制了粒子的退化;最后,在以聚合粒子为中心,以预测均值为边界的空间内进行拟蒙特卡罗重采样,在避免粒子过度重叠的同时,保证了其向高似然区移动,优化了粒子在状态空间中的分布特性,增加了样本的多样性,相应地也就提高了滤波精度.结合利用空频域信息的机载无源定位方法,提出与之相适应的QMCMRPF算法;将粒子聚合技术与拟蒙特卡罗采样技术相结合,在保证粒子空间分布合理性的同时,提高了算法的运行效率;以聚合粒子为中心进行QMC重采样,在优化了粒子在状态空间中的分布特性的同时,保证了粒子向高似然区移动,提高了滤波精度.【相关文献】[1]孙仲康,郭福成,冯道旺.单站无源定位跟踪技术[M].北京:国防工业出版社,2008:65-120,187-198.[2]Gordon N J,Salmond D J,Smith A F M.Novel Approach to Nonlinear/non-gaussian Bayesian State Estimation[J]. IEEE Proc on Radar and Signal Processing,1993,140(2):107-113.[3]Kotecha J H,Djuric P M.Gaussian Particle Filter[J].IEEE Trans on SignalProcessing,2003,51(2):2592-2601.[4]Guo D,Wang X D.Quasi-Monte Carlo Filtering in Nonlinear Dynamic Systems[J].IEEE Trans on Signal Processing, 2006,54(6):2087-2098.[5] 郭辉,姬红兵,武斌.采用拟蒙特卡罗法的被动多传感器目标跟踪[J].西安电子科技大学学报,2010,37(6):1042-1047. Guo Hui,Ji Hongbing,Wu Bin.Quasi-Monte Carlo Gaussian Particle Filter Based Target Tracking for the Multiple Passive Sensor[J].Journal of Xidian University,2010,37(6):1042-1047.[6] 刘学,焦淑红,司锡才.观测域求积分卡尔曼滤波的机载无源定位算法[J].西安交通大学学报,2011,45(5):137-142. Liu Xue,Jiao Shuhong,Si Xicai.Measure Space Square Root Quadrature Kalman Filter for Airborne Passive Location [J].Journal of Xi’an Jiaotong University,2011,45(5):137-142.[7]Owen A B.Monte Carlo Extension of Quasi-Monte Carlo[C]//Proc of the 1998 Winter Simulation Conference. Piscataway:IEEE,1998,571-577.[8]Henderson S G,Chiera B A,Cooke R M.Generating Dependent Quasi-random Numbers[C]//Proc of the 2000 Winter Simulation Conference.Piscataway:IEEE,2000,527-536.[9]Miodrag B.Architectures for Efficient Implementation of Particle Filters[D].New York:Stony Brook University, 2004.[10]李天成,孙树栋.采用双重采样的移动机器人Monte Carlo定位方法[J].自动化学报,2010,36(9):1279-1285. Li Tiancheng,Sun Shudong.Double-resampling Based Monte Carlo Localization for Mobile Robot[J].Acta Automatica Sinica,2010,36(9):1279-1285. [11]李天成,孙树栋,司书宾,等.基于粒子聚合重采样的移动机器人蒙特卡罗定位[J].机器人,2010,32(5):674-680. Li Tiancheng,Sun Shudong,Si Shubin,et al.Particle Merging Resampling Based Monte Carlo Localization for Mobile Robot[J].Robot,2010,32(5):674-680.。
PT0169_机器人学(14)蒙特卡罗定位-----计算机学习实战
使用测量数据(机器人距每个路标的距离)来修正每个粒子的权值，保 证与真实位置越接近的粒子获得的权值越大。由于机器人真实位置是不可 测的，可以看作一个随机变量。根据贝叶斯公式可以称机器人在位置x处 的概率P(x)为先验分布密度(prior)，或预测值，预测过程是利用系统模型 (状态方程)预测状态的先验概率密度，也就是通过已有的先验知识对未来 的状态进行猜测。在位置x处获得观测量z的概率P(z|x)为似然函数 (likelihood)。后验概率为P(x|z)， 即根据观测值z来推断机器人的状态x。更 新过程利用最新的测量值对先验概率密度进行修正，得到后验概率密度， 也就是对之前的猜测进行修正。
下面我们将应用蒙特卡罗估计器处理定位问题，其中用到里程计和地 图。在这里，我们只估计3个状态量 (x, y, θ) 。首先，通过创建N个粒子 Xv,i, i ∈ [1, N]来初始化估计器，这些粒子随机分布在机器人的位形中。所有粒子 具有相同的初始权重或可能性 wi = 1 / N。在主迭代算法中，计算步骤：
基本的MCL算法步骤ห้องสมุดไป่ตู้下：
如图(a)所示，机器人在水平方向沿一维直线移动，为了推测自身位置， 初始时刻在其运动范围内随机生成均匀分布的粒子，粒子的x轴坐标表示推测 的机器人位置，y坐标表示处于这个位置的概率。机器人通过探测门时，按照 算法第五行，MCL将修正每个粒子的权值。如图(b)所示，可以看到与测量结 果接近的粒子被赋予更大的权值。注意：与图(a)相比粒子的想坐标并未被改 变，改变的只是权值。
移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法
移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法
宋宇;孙富春;李庆玲
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2010(0)6
【摘要】粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)的核心环节.首先,针对粒子滤波过程的粒子退化问题,利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程,提出IUPF(Improved unscented particle filter)算法.然后,将IUPF 与移动机器人MCL相结合,给出IUPF-MCL定位算法的实现细节.仿真结果表明,IUPF-MCL是一种精确鲁棒的移动机器人定位算法.
【总页数】7页(P851-857)
【作者】宋宇;孙富春;李庆玲
【作者单位】清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室哈尔滨150080;清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;中国科学院自动化研究所,北京100190
【正文语种】中文
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在信 息战条 件下 ， 载有 源雷 达 电磁 隐蔽 性差 ， 机
概率 分布 ＿． 是 ， ２但 ］ 对机 载无 源 定 位 系 统应 用 而 言 ， 受系 统可 观测性 弱 的影 响 ， 值误 差 及 其 协 方 差 都 初 非 常大 ， 准 的粒 子滤 波 算 法 很 容 易 出 现快 速 退 化 标
第４卷 ５
第 ９ 期
西
安
交
通
大 学 学
报
Ｖｏ． ５ ＮＯ ９ １４ ．
Ｓ ｐ ２ １ ｅ． ０ １
２１ 年 ９ ０１ 月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＸＩＡＮ Ｉ ＪＡＯＴＯＮＧ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ
拟 蒙特 卡 罗 自适 应 粒 子 滤 波 的机 载 无 源定 位 算 法
抗侦察 、 抗干扰能力弱等问题 日渐呈现 ， 因此无源定 位技术备受关注． 无源定位技术具有设备量少 、 作用 距离远、 隐蔽性能好 、 生存 能力强等特点 ， 对现代信 息战 具有极 其 重要 的军事 意义 Ｅ ．
关键 词 ：无 源定位 ； 蒙特 卡 罗； 子 滤波 拟 粒 中图分类 号 ：Ｔ ５ ． １ 文 献标 志码 ：Ａ 文章编 号 ： ２ ３９ ７ ２ １ ） ９０ ３ —６ Ｎ９ ７ ５ ０ ５ —８ Ｘ（ ０ １ ０ —０ ４０
Ｑｕ ｓ Ｍ ｏ ｔ－ ａ ｌ ａ ｔ ｅＰ ｒｉｌ Ｆ ｌ ｒｆｒ ａｉ ｎｅＣ ｒｏＡｄ ｐｉ ａｔ ｅ ｉ ｅ ｏ ｖ ｃ ｔ
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刘 学 ，焦 淑红 。
（． １ 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 ， ５０ １ １０ ０ ，哈尔滨 ； ． ２ 中国人 民解放军 ９２ ５ 队，１５０ ， １４ 部 ２０ １ 辽宁葫芦岛）
摘要 ：为 了加 快无 源定位 速度 ， 高定位 精度 和 滤波算 法 的稳 定 性 ， 出一 种基 于拟 蒙特 卡 罗 自适 提 提 应 高斯粒 子滤 波的机 载 无源 定位算 法． 用拟 蒙特 卡 罗积 分技 术 优 化 采样 粒 子在 状 态空 间 中 的分 利 布特 性 ， 降低积 分误 差 ， 高滤波精 度 ， 提 并且根 据预 测 粒子 在状 态空 间 中的分 布 情 况 实时 自适 应 调 整 下一次 滤波所 需 的粒子数 ， 少 冗余 粒 子 ， 减 在保 证 滤 波精 度 的 同时有 效 地 提 高 了算 法 的运 行 效 率． 所提 算 法应 用于机 载无 源定位 系统 ， 真结 果验证 了该 算 法的有 效性。 将 仿