一种改进重采样的粒子滤波算法

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一种改进的粒子滤波算法

Ａｎｅｗｍｏｄｉｉｅｆｄｕｎｓｃｅｎｔｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｉｌｆｔｅｒ
ＮＩＣｈｕｎ－ｇｕａｎｇ
（Ｎｏ９１３８８ＵｉｎｔｏｆＰＬＡ，Ｚｈａｎｊｉａｎｇ５２４０２２，Ｃｈｉｎａ）
密度函数：ｑ（ｌ：一，Ｙ。：）＝Ｎ（，Ｐ），其中 Ⅳ （・）表示高斯函数。
令Ｗ（。）为重要性权值：
，
（５）
３一种新的ＵＰＦ滤波算法
称式（１）和式（２）为主模型，这里主要介绍一种
２ＵＰＦ原理
在粒子滤波器中，关键问题是对建议分布的选
最优的状态估计。对于非高斯非线性系统，如何快速计算积分是研究滤波算法的核心问题。
１．２粒子滤波算法
择。当ｑ（ｌ：一１，Ｙ）＝Ｐ（ｌ：一１，Ｙ０：）时，重要性权值条件方差最小，为最优重要性函数，但实际上很难对它进行采样。在应用中更常使用先验概率密度来作为建议分布：
ｇ（Ｉ：一１，Ｙ０：）Ｐ（Ｉ：一１）。
ＰＦ是通过蒙特卡罗方法实现贝叶斯递归估计。从待估计的后验分布Ｐ（。：ｌＹ。：）中抽样出 Ⅳ个独立
同分布的粒子和相应的归一化权值（），则分

一种改进的粒子滤波跟踪算法

费在小权值粒子上。采用重采样定理虽然可以部分解决粒子
些问题，它需要很长的运算时间，难以满足实时性要求，且
存在退化现象。鉴于此，本文提出一种改进的粒子滤波跟踪算法。在传统算法的基础上，引入均值漂移和积分直方图，
退化现象但粒子的收敛速度仍然很慢。为了解决该问题， ‘ 本文采用均值漂移算法皿Ｊ。，调整初始
ｎａｂｏａｅｒｙｌｌｍ￣ｉｍｏｉｏ，ｄｔｅｉｔｇａｉｔｇａＣｐｅｐｔｅｃｍｐｔｇｏｅｈｓｏｒｍｆｅｃａｔｌＴｅｓｏｓａｄｅｅｔｆｃｍｕｐｓｔｎａｎｅｒｌｓｏｒｍａｓｅｄｕｏｕｎｆｔｔｇａｏａｈｐｒｉｅｈ￣ｄｆｃｓｏｉｎｈｈｎｈｉｈｉｃｎ
中分号Ｔ９．田类。Ｎ１７１３
种改进的粒子滤波跟踪算法
柏柯嘉
（技术师范学院计算机科学学院，广州５０来自）广东１６５ ■
耍：传统粒子滤波跟踪算法的退化现象和巨大的计算量不利于其应用，尤其在实时性要求较高的视频监控场合。引入均值漂移算法进
．
ｈｄｔａａｔｅｔａｋｇａｇｒｈａｍｐｏｅａｄＣｍｅｔｅｎｅｓｏａ— ｔｅｔａｉｉｎｌｐｒｉｌｒｃｎｌｏｔｍｅｉｒｖｄ，ｎａｅｈｅｄｆｅｌｔｍｅｔａｋｎＥｐｒｍｅｔｌｅｕｔｒｖｅｅｅｔｖｎｓｆｒｏｃｉｉｒｎｔｒｉｃｇｘｅｒｉｉｎａｓｌｐｏｅｔｆｃｅｅｓｏｒｓｈｉ

一种改进的粒子滤波目标跟踪算法

期望的概率密度函数满足高斯分布。然而，际系统中的模型往往是非线性非高斯的，时，优估计很实此最
难实现。近年来提出的粒子滤波是一种基于蒙特卡罗仿真的最优回归贝叶斯滤波算法。它不受线性化误差和高斯噪声假定的限制，适用于任何状态转换或测量模型，在许多重要的实际情况下远远优于其他的滤
在目标跟踪的方法中，最常用的是卡尔曼滤波（Ｆ算法［。该算法系统的动态模型都是线性，Ｋ）２】且噪声是高斯的条件下是最优解。然而，目标跟踪中广泛存在着非线性问题，为此人们提出了大量的近似方法，中最经典并广泛使用的是扩展卡尔曼滤波（Ｉ）其Ｅ（算法［。该算法需要对模型进行线性化，：０９２—１２０ —０１修２０ —０６
基金项目：广东省自然科学基金项目，茂名市重点科技计划项目。
作者简介：高欢萍（９５）女，１一，山西吕梁人，８在读硕士，事无线传感器网络研究；从刘美（９７）女，１一，副教授，６博士，从事智能检测
第２卷ｏ
第１期
茂名学院学报
ＪＵＡＦＭＡＯＲＮＬＯＯＭＧＵ、ＮｒＲＳ ⅡＹ
ｖ１２Ｎ．ｏ．０ｏ１
Ｆｂ２０ｅｌ．ｏ９
２１００年２月
一
种改进的粒子滤波目标跟踪算法
高欢萍，刘美杜永贵‘ ，
Ｌ（，）Ｖ＝∑ ｃ：ｕ２／．１２ｉ口，（）１
ｄ＝ｌ一ｌｌｌ２
（）２
式中，＝｝ｉ，，凡为聚类中心；Ｖ（＝１２ …，）Ｕ：｛（＝ｌ２ …ｃｋ，，，）ｕ｝ｉ，，，＝１２ … 凡为隶属度矩阵； “ 表示样

一种改进重采样的粒子滤波算法_常天庆

收稿日期：2012-07-25;修回日期：2012-09-11基金项目：军队科研预研项目作者简介：常天庆(1963-)，男，河南郑州人，教授，博导，主要研究方向为装备自动化系统检测与故障诊断(changtianqing@263．net );李勇(1983-)，男，湖南浏阳人，博士研究生，主要研究方向为装备智能故障诊断、预测与健康管理;刘忠仁(1973-)，男，河南巩义人，讲师，主要研究方向为测控技术;董田沼(1987-)，男，山东淄博人，硕士，主要研究方向为检测技术与自动化装置．一种改进重采样的粒子滤波算法*常天庆，李勇，刘忠仁，董田沼(装甲兵工程学院控制工程系，北京100072)摘要：针对粒子滤波重采样过程中存在的粒子多样性丧失问题，提出一种改进重采样的粒子滤波算法。

按照局部重采样算法对粒子进行分类，中等权值的粒子保持不变，大、小两种权值的粒子采用Thompson-Taylor 算法进行随机线性组合产生新粒子。

实验结果表明，该算法能在降低计算复杂度的同时不丧失粒子多样性，提高了滤波性能。

关键词：局部重采样;Thompson-Taylor 算法;粒子滤波中图分类号：TP301．6文献标志码：A文章编号：1001-3695(2013)03-0748-03doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2013．03．026Particle filter algorithm based on improved resamplingCHANG Tian-qing ，LI Yong ，LIU Zhong-ren ，DONG Tian-zhao（Dept．of Control Engineering ，Academy of Armored Force Engineering ，Beijing 100072，China ）Abstract ：In order to solve the loss of particle diversity exiting in resampling process of particle filter ，this paper presented a particle filter algorithm based on improved resampling．It classified the particles to different groups according to partial resam-pling．It kept the particles with medium weight values same ，and combined the other two groups with high and low weight val-ues linearly and randomly to generate new particles using Thompson-Taylor algorithm．Experimental results show that the im-proved algorithm can reduce computational complexity and keep the diversity of particles and it also enhances the performance of filter．Key words ：partial resampling ；Thompson-Taylor algorithm ；particle filter粒子滤波采用序贯Monte Carlo 方法来解决非线性非高斯动态系统的状态估计问题，其核心思想是用一组加权随机样本（称做粒子）来逼近所要估计状态的后验概率密度函数［1］。

一种改进的粒子滤波算法

.19
Science and Technology Innovation Herald
一种改进的粒子滤波算法
邓寻1,2 辛强1,2 (1.攀枝花学院四川攀枝花 617000;2.西华大学四川成都 610039)
摘要：粒子滤波中存在着权值退化的问题，重采样技术的引用能够很好的解决这个问题。但是重采样在解决这个问题的同时又带来了新的问
Abstract:The resampling technique can do well with the weights degradation problems in particle filter. However, such method brings another trouble, loss in samples diversityat the same time. In order to solve the sample impoverishment caused by resampling algorithm, an improved particle filter algorithm is proposed in this paper. Before the resampling algorithm, It is used to guarantee the diversity of particles which is according to the size of the particle weight of corresponding particle mutation of artificial immune algorithm. To demonstrate the effectiveness of this algorithm, PF, EPF, IPF filtering methods are simulated respectively, the validity of this method is proved by analysis and comparison the results. Key words:resampling Variation particle filter

一种改进重采样的粒子滤波算法

ｕｅｓｌｉｎｅａｒｌｙａｎｄｒａｎｄｏｍｌｙｔｏｇｅｎｅｒａｔｅｎｅｗｐａｔｉｒｃｌｅｓｕｓｉｎｇＴｈｏｍｐｓｏｎ— Ｔａｙｌｏｒａｌｇｏｉｔｒｈｍ．Ｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍ—
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１３．０３．０２６
Ｐａｒｔｉｃｌｅｉｌｆｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ
ＣＨＡＮＧＴｉａｎ・ｑｉｎｇ，ＬＩＹｏｎｇ，Ｌ１ＵＺｈｏｎｇ — ｒｅｎ，ＤＯＮＧＴｉａｎ — ｚｈａｏ
（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｒｍｏｒｅｄＦｏｗｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｌｏｓｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙｅｘｉｔｉｎｇｉｎｒｅｓａｍｐｌｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｉｌｆｔｅｒ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｐａｒｔｉｃｌｅｉｌｆｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ．Ｉｔｃｌａｓｓｉｉｅｆｄｔｈｅｐａｔｉｒｃｌｅｓｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒｏｕｐｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｐａｒｔｉａｌｒｅｓａｍ—

一种改进的粒子滤波重采样算法研究

的粒子，增加了粒子多样性并且只对大权值粒子进行运算，降低了计算量利于实时系统的硬件实现。仿真故结果证明了该算法的有效性。关键字：粒子滤波；局部重采样；优化组合
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标识码：Ａ
Ｒｅｅｒｈｏｐｒｖｅｒｉｌｌｅｅａｐｌｎｇａｇｒｔｓａｃｆｉｍｏｄｐａｔｃｅｆｔｒｒｓｍｉｉｌｏｉｈｍ
ｔｅｐｏｏｅｔｏ．ｈｒｐｓｄｍｅｈｄＫｅｗｏｄｙｒｓ：ｐｒｃｅｆｔｒｎ；ａｔｌｅａｌｇｏｔｚｎｏｉａｉｎａｔｌｌｅｇｐｒｉｓｍｐｉ；ｐｉｉｇｃｍｂｎｔｉｉｉａｒｎｍｉｏ
２１０１年４１．１Ｎｏ．４
ＥＬＣＴＥＲＯＮＩＴＳＴＣＥ
一
种改进的粒子滤波重采样算法研究
金玉柱，李善姬
（延边大学工学院，吉林延吉１３０）３０２摘要：粒子滤波是基于递推的蒙特卡罗模拟方法的总称，可用于任意非线性，非高斯随机系统的状态估计。
ａｙｎｏｉａ，ｎｏｎ—Ｇａｓｉｎｓｔｍ．ＩｏｒｅＯｒｄｅｔｇｎｒｃｎｎｌｎｅｒｕｓａｙｓｅｎｄｒｔｅｕｃｈｅｄｅｅｅａｙ，ｔｅａｐｉｇｌｒｔｓａｏｐｔｄ．ｈｅｒｓｍｌｎａｇｏｈｍｉｄｉｅＢｕｔｔｈｅ
ｃｃｌｔｏｎｉｉｐｉｅ．ＡｎｄｉｓｐｏｔｏＯｉｐｅｅｔｂｈａｄａｅＴｈｅｓｍｕａｉｅｕｌｓｐｒｖｅｔｅｅｅｔｖｎｅｓｏｌａｕａｉｓｓｍｌｆｄｉｔｉｒｐｉｕｓｔｍｌｍｎｙｒｗｒ．ｉｉｌｔｏｎｒｓｔｏｆｃｉｅｓｆｈ

一种基于改进重采样的粒子滤波算法

ｐｒｏｖｅｄｒｅｓａｍｐｌｉｎｇｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｗｏｅｘａｍｐｌｅｓｏｎｍａｎｏｅｕｖｒｉｎｇｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｔｉｍｅ．ｃｏｎｓｔａｎｔｖａｌｕｅｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｒｅｓｉｍｕｌａｔｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｓａｍｐｌｅｉｍｐｏｖｅｒｉｓｈｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍ
，
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｓａｍｐｌｅｉｍｐｏｖｅｒｉｓｈｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔｅｘｉｓｔｓｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ，ａｐａｒｔｉｃｌｅｉｆｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｍ—
机动目标跟踪和分时恒值估计两类问题进行了仿真。结果表明，所提出的算法能够解决样本贫化问题，且具有较小的估计误差和较短的运算耗时。关键词

改进的粒子滤波算法

Ｏ引言
最优估计理论以卡尔曼滤波＿］代表，自二战以后得１为
到了广泛的应用和不断的
波＿］３方法又逐渐得到了人们的重视。粒子滤波（ａｔｌｐｒｉｅｃ
ｆｔｒｇＰ）以一组随机的粒子来模拟估计信号的分布为ｉｅｉ，Ｆｌｎ
ｃｅｖｏｈｇｉｅｉｏｄｖｌｅａｅ，ＳｔｃｎｉｃｅｓｈｉｅｓｔｆｐｒｉｌｓｎｍｐｏｅｔｅｓａｉｔｎｃｕａｙｆｒｌｓｍｏｅｔｉｈｌｌｏａｕｒａＯｉａｎｒａｅｔｅｄｖｒｉＯａｔｅ，ａｄｉｒｖｈｔｂｌｙａｄａｃｒｃｏｋｈｙｃｉ
２１０２年１０月
计算机３程与设计－
ＣＯＭＰＵＴＥＥＲＮＧＩＮＥＥＮＧＲＩＡＮＤＤＥＳＧＮＩ
Ｏｃ．Ｏ２ｔ２１Ｖｏ．３Ｎｏ１Ｉ３．０
第３３卷
第１期０
改进的粒子滤波算法
余熙，张天骐，白娟，魏世朋
核心思想，对系统是否非线性并不敏感，在处理随机信号
在重采样技术的基础上，提出了一种改进的粒子滤波算法。当粒子失去多样性而导致估计误差较大时，采取一种循环算
法，使得粒子朝高似然区域移动，以增加粒子的多样性，提高对强非线性系统滤波的稳定性和准确性。仿真实验验证了该
ｓｒｎｏ－ｉｅｒｓｓｅｏｕｓｉｔｒｔｏｇｎｎｌａｙｔｍｒｂｒｔｄｓｕｂ，ｂｓｄｏｅａｌｇｔｃｎｑｅａｍｐｏｅｌｏｉｈｏａｔｌｉｅｉｇｉｒ — ｎａｅｎｒｓｍｐｉｅｈｉｕ．ｎｉｒｖｄａｇｒｔｍｆｐｒｉｅｆｔｒｓｐｏｎｃｌｎｐｓｄＷｈｎｐｒｉｌｓｌｓｉｅｓｔｅｕｔｇｉａｇｓｉｔｎｅｒｒｏｌｏｉｍｓｅｐｏｔｄｏｅ．ｅａｔｅｏｅｄｖｒｉｒｓｌｎｎｌｒｅｅｔｃｙｉｍａｉｒｏ，ａｌｐａｇｒｔｏｏｈｉｘｌｉ，ｗｈｃａｋｈａｔｅｉｈｃｎｍａｅｔｅｐｒｉ－

改进重采样粒子滤波算法在GPS中的应用

计算机工程与设计ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｅｉｏｐｔＥｇｅｒｇｎＤｓｎｅｎｉａｇ
・人工智能・
２１，１００１（１３）
２２５３
改进重采样粒子滤波算法在Ｇ中的应用ＰＳ
李子昱，秦红磊
（北京航空航天大学电子信息工程学院，北京１０９）０１１
Ｋｌｎｌｒ（ＫＦ，ｗｅｍｐｏｅｅｅａｌｇｔｏｒｈＫＰ．ＡｃｏｄｎｅｒｔａａａｙｉａｄｏｕｅｍｕａｉｎｎａｍａｆｔＥ）ｉｅｒｖｄｈｓｍｐｉｈｄｆｅｉｔｒｎｍｅｏｔＥＦｃｒｉｇｏｈｏｅｉｌｎｌｓｓｍｐｔｓｌｏｔｔｃｃｎｒｉｔｉ
ＥＫＰｎｅｉｒｖｄＥＦａｄｔｈｍｐｏｅＫＰＦｔｉｅａｖｌａｉｎｆｒｈｓｌｏｔｍｓｉｉｅｅｔｔｔｓｓＴｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｅｎｔａｅｔａｏｇｖｎｅａｕｔｏｅｅａｇｒｈｄｆｒｎａｕｅ．ｈｉｌｔｅｕｔｄｍｏｓｒｔｔｏｔｉｎｆｓｏｓｈｈｒｏｍｎｅｏｔｅｐｏｏｅｔｏａｖｏｓｍｐｏｅｎｍｐｒｄｔｏｈｒｔｅｅｆｒａｃｆｈｒｐｓｄｍｅｈｄｈｓｂｉｕｒｖｍｅｔｏａｅｔｅｔｏｓｔｈｔｔｓｆｉｈｄｎｍｉ，ｉｈｍｏｉｔ．ｐｏｉｃｏｍｅｈｄｅｓａｕｈｇｙａｃｈｇｂｌｙａｔｏｉＫｅｒｓｎｎｉｅｌｒｇｅｔｎｅｌｎｌｒｐｒｃｅｆｔｒｒｓｍｐｉｇｇｏａｏｉｏｉｇｓｓｅｙｗｏｄ：ｏｌａｆｔｉ；ｘｅｄｄＫａｍａｆｔ；ａｔｌｌｅ；ｅａｌ；ｌｂｌｓｉｎｎｙｔｍｎｒｉｅｎｉｅｉｉｎｐｔ

一种改进的粒子滤波算法

一种改进的粒子滤波算法粒子滤波是一种基于贝叶斯滤波理论的非参数化滤波算法，其在自适应状态估计、目标跟踪和地图构建等领域得到广泛的应用。

然而，传统的粒子滤波算法存在粒子退化、粒子分散和计算复杂度高的问题。

针对这些问题，近年来提出了许多改进的粒子滤波算法。

本文将介绍一种改进的粒子滤波算法——RPF-PF（Residual Particle Filter with Priori-based particle Filtering）。

RPF-PF算法基于粒子滤波算法，主要思想是在传统的粒子滤波算法的基础上引入一个Residual Particle Filter（RPF）的步骤，从而改善传统粒子滤波算法中的粒子退化和分散问题。

RPF是在粒子滤波算法中的“滤波和重采样”步骤中提出的，其通过对重采样后的粒子进行修正，避免了较差的粒子对状态估计的影响。

RPF的核心思想是将采样的新粒子替换掉一小部分重采样后的粒子，并通过对剩余的粒子进行插值生成新的经过修正的粒子，从而增强粒子的多样性，改善估计的鲁棒性。

RPF-PF算法中还引入了一个Priori-based particle Filtering （PPF）的步骤，该步骤通过利用状态变化的先验分布信息，针对传统粒子滤波算法的粒子分散问题进行改进。

PPF的核心思想是依据先验分布的倾向性，将粒子概率加权，从而减少估计过程中由于粒子的偏移而引起的误差。

这种做法可以更好地利用先验信息的特征，从而获得更为准确的状态估计结果。

另外，RPF-PF算法在计算复杂度的问题上也进行了一定的改进。

传统的粒子滤波算法往往需要大量的计算资源，严重影响算法的实时性。

而RPF-PF算法在算法的的“更新权重”步骤中采用了权重区间等距离采样的方法，可以大大降低计算量，同时保证了算法的准确性。

综上所述，RPF-PF算法通过引入RPF和PPF步骤，以及采用等距离采样的策略，优化了传统粒子滤波算法的粒子退化、分散和计算复杂度问题，具有较高的实用价值。

一种改进的多单元粒子滤波算法

ＣｈｎｑｎＫｅＬａｏａｏｙｆｉｎｌｎＩｆｒｔｎｒｃｓｉｇ，ｏｇｉｇｏｇｉｇｙｂｒｔｒｏＳｇａａｄｎｏｍａｉＰｏｅｓｎＣｈｎｑｎＵｎｖｒｉｏｏｔａｄｅｅｏｏｉｅｓｔｙｆＰｓｓｎＴｌｃｍｍｕｉａｉｎ，ｎｃｔｓｏＣｈｎｑｎ００５Ｃｈｎｏｇｉｇ４０６，ｉａ
ＡｂｔａｔＴｒｄｔｎｌａｔｌｆｌｒｒｎｔｓｄｎｒｃｉｅｓｒｃ：ａｉｉａｐｒｃｅｉｔａｅｏｕｅｉｐａｔｍａｎｙｅａｓｔｅｃｎｏｓｔｓｒａ－ｉｒｑｉｍｅｔ．ｏｏｉｅｃｉｌｂｃｕｅｈｙａｎｔａｉｆｙｅｌｍｅｅｕｒｔｅｎｓＳｔｉａｅｒｓｎｓｎｆｃｅｔｉｌｍｅｔｔｏｈｓｐｐｒｐｅｅｔａｅｉｉｎｍｐｅｎａｉｎｍｏｅｏｄｌｆｒｍｕｔ— ｎｔｐｒｉｌｆ￣ｎｎｔｉｌｕｉａｔｃｅｉｉｌＩｈｓｍｏｅ．ｍｕｔｌｕｉｆｐｒｉｌｄ１ｍｅｌｐｅｎｔｏａｔｅｉｓｃｄｔａｅｉｉｅｉｔａａｒｄｖｄｄｎｏｍａｙｒｕｓａｄｔｅｓｌｃｅａｉｍｖｌｅｏｔｅａｌｇａａｉｅｃｇｏｐ．ｉｎｇｏｐ，ｎｈｎｅｅｔｄｍｘｍｕａｕｔｈｓｍｐｉｄｔｎａｈｒｕＴｈｓｎｍｅｈｄｓｔｏｉｅｆｃｉｅｎｅｕｉｇｅｓｍｐｉｇｕｆｅｔｉｒｄｃｎｒ — ａｌｎｍｂｒｆｐｒｉｌｓａｄａｉｒｖｏｅａｉｎｆｃｅｃ．ｅｘｅｉｎａｒｓｌｐｏｅｖｎｅｏａｔｅ，ｎｃｎｍｐｏｅｐｒｔｏｅｉｎｙＴｈｅｐｒｍｅｔｌｅｕｔｒｖｃｉｓｔａｈｄｌｈｓｂＲｒｏｅａｉｎｅｃｅｃｈｇｅｃｕａｙａｄｉｅｓｙｓｔｓｅｅｌｔｅｕｒｍｅｔ．ｈｔｔｅｍｏｅａｅｅｐｒｔｆｉｎｙ，ｉｈｒａｃｒｃｎｔａｉａｉｆｓｒａ — ｍｅｒｑｉｅｎｓｏｉｌｉｉＫｅｒｓｐｒｉｌｌｒｒ —ａｌｇ；ｘｍｕａｕ；ｖｒｇａ－ｑａｅｅｒｒｙｗｏｄ：ａｔｅｆｔ；ｅｓｍｐｉｍａｉｍｖｌｅａｅａｅｍｅｎｓｕｒｒｏｓｃｉｅｎ

amcl定位原理

AMCL定位原理在机器人导航中，定位是一个非常重要的问题。

AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization ）是一种常用的定位算法，它能够在机器人运动和传感器测量的基础上，实现机器人在未知环境中的精确定位。

本文将介绍AMCL定位的原理和实现。

一、AMCL定位的原理AMCL算法是基于蒙特卡罗方法的粒子滤波算法的一种改进。

它将机器人在地图上的位置表示为一组粒子，每个粒子代表机器人在地图上的一个可能的位置。

粒子滤波算法是一种基于概率的算法，通过对机器人的运动和传感器测量进行概率计算，来估计机器人在地图上的位置。

AMCL算法的核心是粒子的重采样。

在每一次机器人运动和传感器测量后，所有粒子的权重都会发生变化，权重高的粒子将更有可能被保留下来，权重低的粒子将更有可能被删除。

粒子的权重是根据机器人运动和传感器测量的数据计算得出的，因此重采样后的粒子集合更加接近机器人在地图上的真实位置。

二、AMCL定位的实现AMCL算法的实现需要以下步骤：1. 建立地图：首先需要建立机器人所在环境的地图，可以使用激光雷达等传感器进行地图构建。

2. 初始化粒子：将机器人的初始位置作为粒子集合的中心，随机生成一定数量的粒子，每个粒子的位置和方向都是随机的。

3. 运动模型：根据机器人的运动数据，更新粒子的位置和方向。

运动模型可以是简单的模型，如直线运动或旋转运动，也可以是复杂的模型，如运动学模型或动力学模型。

4. 传感器模型：根据机器人传感器的测量数据，计算每个粒子的权重。

传感器模型可以是简单的模型，如二维直线距离模型或二维高斯模型，也可以是复杂的模型，如三维激光雷达模型或多传感器融合模型。

5. 粒子重采样：根据粒子的权重，对粒子集合进行重采样。

重采样后的粒子集合更加接近机器人在地图上的真实位置。

6. 更新机器人位置：根据重采样后的粒子集合，计算机器人在地图上的位置和方向。

可以使用加权平均或最大似然估计等方法来计算机器人的位置和方向。

一种改进粒子滤波算法分析

（ａｔｌＦｌｒＰＰｒｃｉｅ，Ｆ）不受非线性、非高斯问题的限制。ｉｅｔ
比较常用的两种方法。但是ＥＦቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ通过对非线性系Ｋ
统的一阶线性化来实现滤波的，需要计算雅克比矩
Ｐ算法是通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现Ｆ
递推贝叶斯滤波，其基本思想是用随机样本来描述
概率分布，这些样本被称为 “ 粒子” ，然后在测量的
阵，而且容易导致滤波发散；ＫＵＦ算法是在ｕＴ变换的基础上结合卡尔曼滤波算法得到的，逼近精度
基础上，通过调节各粒子权值的大小和样本的位置，
巴
设计与研发
来近似实际概率分布，并以样本的均值作为系统的
ａｄＵＫＦｗｈｃｓｆｔｄｔｕｓｎｄｓｉｕｏ．Ｉｈａｅｔｄ，ｈａｔｌｆｔｒａｏｉｍｒｐｓｄｉｈｎ，ｉｈｉｉｍｉｅＯＧａｓａｉｒｔｎｎｔｅｌｔｒｓｕｙｔｅｐｒｉｅｉｅｌｒｔｉｔｂｉｃｌｇｈｉｐｏｏｅｔｅｓｎ
到。粒子滤波技术是贝叶斯估计基于抽样理论的一
大。然而，随着计算机处理能力的不断增强，早期
２。年５月们麓５期
电子测试
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＴＥＳＴ
Ｍａ２０１ｙ．０Ｎｏ５．
一
种改进粒子滤波算法分析
门吉芳，潘宏侠
（中北大学机械工程与自动化学院，山西太原，００５）３０１

一种改进的自适应重采样粒子滤波算法

一种改进的自适应重采样粒子滤波算法骆荣剑;李颖;钱广华;魏祥【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】针对粒子滤波跟踪算法中重采样所引起的粒子多样性缺失问题，提出了一种自适应粒子滤波重采样方法。

首先将粒子权值进行分类，中等权值粒子保持不变，大、小权值粒子进行权值优化组合，其次对优化组合后的小部分粒子进行系统重采样。

最后对粒子的权值及粒子的复制次数分别进行比较运算。

试验结果表明，改进后的粒子滤波算法不仅提高了机动目标跟踪的运算效率，而且还有效提高了跟踪的稳定性，目标跟踪更加准确。

%To solve the problem of particle lack of diversity in particle filter resampling track algorithm, a particle filter algorithm based on adaptive sampling methods is presented. First, the particle weight classification, medium weight particles remain unchanged, large and small particles weights by optimized combination of weights, followed a small part of the optimization particle by system resampling. Finally, the copy number of particles in the right amount and particle compare operations. The test results show that the improved particle filter algorithm not only improves the operational efficiency of maneuvering target tracking, but also improves the stability of tracking, targeting more accurate.【总页数】6页(P35-40)【作者】骆荣剑;李颖;钱广华;魏祥【作者单位】中国人民解放军重庆通信学院，重庆 400035;中国人民解放军重庆通信学院，重庆 400035;中国人民解放军重庆通信学院，重庆 400035;中国人民解放军重庆通信学院，重庆 400035【正文语种】中文【中图分类】TN957【相关文献】1.一种改进重采样的粒子滤波算法 [J], 李善姬;禹爱兰2.目标跟踪的自适应双重采样粒子滤波算法 [J], 白笛;张冰;朱志宇3.一种改进重采样的粒子滤波算法 [J], 常天庆;李勇;刘忠仁;董田沼4.一种基于改进重采样的粒子滤波算法 [J], 于春娣;丁勇;李伟;薛琳强5.基于重采样技术改进的粒子滤波算法 [J], 李小婷;史健芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进的粒子滤波算法

一种改进的粒子滤波算法作者：王瑞肖宇峰朱鸽来源：《农村经济与科技》2016年第08期[摘要]粒子滤波算法其重采样过程往往引起样本多样性丧失问题，影响算法精度。

本文针对多样性问题，对重采样进行改进，首先划分粒子集为三个子集，然后利用高、低权值子集的组合产生下一代粒子。

通过实验证明，本文算法能有效改善多样性问题，提高算法精度。

[关键词]粒子滤波；重采样；多样性[中图分类号]TL181 [文献标志码]A1 引言粒子滤波算法是经典而常用的滤波定位算法。

它以递推贝叶斯原理和蒙特卡洛思想为基础，通过采样一组状态空间中的粒子，并应用系统的运动方程和观测方程对粒子集进行迭代，最后用粒子的加权组合来估计目标的实时位置。

基本的波算法同时存在一定缺陷。

一是算法的计算复杂度问题。

由于粒子滤波是基于最优贝叶斯估计，所以理论上当粒子数趋于无穷大时，算法达到最优估计，即算法的估计精度随着粒子数的增加而增加，当此时算法面临计算量的急剧增加，引起算法的实时性问题。

另一个问题为样本的多样性问题。

重采样过程的引进却带来了样本多样性丧失问题：随着迭代进行，大部分粒子为少数几个高权值粒子的采样后代，而大部分低权值粒子早已被淘汰，随之而来的是算法估计精度的误差增大。

本文主要工作是对基本粒子滤波的重采样部分进行改进。

通过高权值粒子和低权值粒子的组合产生下一代粒子。

克服粒子多样性丧失的问题。

Matlab仿真证明，本文方法有效，能一定程度改善算法性能。

2 基本粒子滤波算法基本的粒子滤波算法主要包括两个基本算法：（1）序贯重要性采样（2）重要性采样。

3 改进重采样粒子滤波基本粒子滤波算法的重采样过程中，进行的是简单地复制替换操作，把权值较小的粒子直接淘汰了。

改进重采样算法的只要过程可描述为：首先对粒子集按照权值进行划分，得到高权值粒子、中权值粒子和低权值粒子。

随后采用高权值粒子和低权值粒子的组合来产生新一代粒子，中权值粒子直接复制到下一代，并在整个过程中保持粒子总数不变。

改进的粒子滤波重采样算法

改进的粒子滤波重采样算法改进的粒子滤波重采样算法（IPRS）是一种用于机器学习的算法，它能够以高效的方式在较少的时间内收敛到一个可信的模型。

它是一种极具前瞻性的算法，相对于传统粒子滤波算法而言，它可以将模型收敛速度提高几个数量级，并且能够在较短的时间内获得较高的准确度。

粒子滤波重采样算法是一种有效的机器学习算法，它能够很好地表示系统的不同状态，并且可以快速地收敛到一个稳定的模型。

算法中使用到的粒子体系统（Particle System）是一种类似于粒子群算法（PSO）的算法，它将系统状态分解为多个独立的粒子，然后根据粒子间的动态关系进行重新分配，从而使系统达到最佳状态。

传统粒子滤波重采样算法由三个步骤组成：粒子过滤、重采样和系统更新。

粒子过滤步骤是根据粒子状态来筛选出有用的粒子，去除掉不稳定的粒子，而重采样步骤则是根据当前系统中的粒子状态，使用特殊的重采样算法来调整系统中的粒子分布，从而使系统能够快速收敛到最稳定的状态。

最后，系统更新步骤则是根据粒子过滤和重采样之后，对系统参数进行调整，以达到最稳定的状态。

改进的粒子滤波重采样算法（IPRS）在传统粒子滤波重采样算法的基础上，引入了一种新的重采样算法——基于目标函数的重采样算法（TPRS）。

该算法使用一种基于粒子状态的动态重采样算法，即根据粒子的当前状态，根据目标函数的当前值，来重新调整系统中的粒子分布。

因此，该算法可以更快地收敛到最稳定的状态，并且可以更有效地利用粒子体系统中的细节，从而大大提高系统的准确度。

此外，改进的粒子滤波重采样算法（IPRS）还提出了一种新的粒子权重计算方法，即基于目标函数的粒子权重计算方法（TWC）。

该算法将粒子的权重视为一个动态的变量，根据当前的粒子状态和目标函数的当前值，重新计算粒子的权重，从而达到收敛的效果。

因此，该算法可以更有效地利用粒子的资源，避免大量的粒子浪费，从而提高系统的准确度。

总之，改进的粒子滤波重采样算法（IPRS）是一种非常有效的机器学习算法，它能够很好地表示系统的不同状态，并且可以快速地收敛到一个稳定的模型。

一种改进的粒子滤波算法的研究

4. 仿真计算
本文选用了TI公司的TMS320C54x DSP，其处理器速度快，函数库中含有高效的乘除法、指数运算函数和随机数生成函数。
仿真过程中取粒子数为M=512，设系统噪声和测量噪声均为零均值高斯白噪声，即：
p (un ) = p (vn ) : N (0, 0.5)
设估计位置和速度的初始分布分别为：
图3 目标运动轨迹
本文的目标就是通过改进算法，提高速度。TMS320C54x DSP系统的处理器最大时钟
-6-

频率为100MHz，当粒子数取M=512时，最大采样速率达到6Hz。改进算法前估计每一状态需18415434个时钟周期，改进后需15424561个时钟周期，速度提高了16%。
//产生随机数 ∆U (0)
2) for( m=1; m<M; m++)
//主循环
3) { r (m) = [(wn(m) − ∆U (m−1) ) * M ] + 1
//计算重采样次数
4)
∆U (m) = ∆U (m−1) + r (m) M − wn(m)
//更新随机数 ∆U
}
程序模块2 RSR重采样算法
粒子滤波模块对数据进行处理。当观测值输入时，模块经过权值计算，修改预测的状态值，估计出状态值后输出到下一模块。同时，进行重采样更新粒子和采样预测下一状态值。 ● 输出模块：
输出值通过串口输出到主机，主机将对数据进行处理系统结构
（22）
p( x0 ) = p( y0 ) : N (35, 52 )
（23）
p(Vx0 ) = p(Vy0 ) : N (1.5, 22 )
设位置和速度初始为：
（24）

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ｓｍｌｇｎｅｓｓｈｅｅｃａｏｔＧ）ｔｃｏｓｎｒｔ．ｅａａｏａｚｄｂａａｉａｐｉ，ａｄｔｎｕｅｔｅｎｔｇｒｍ（ＡｏｒｓａｄｖｉｅＴｒｔｎｉｒｉｙｓｅｖｒ — ｎｈｇｉｌｉｈａａｈｖｉｉｓｅｅｌｃｌａ
第５卷第９期１２１年ｕｉａｉｎＥｎｉｅｒｎｎｃｔｏｇｎｅｉｇ
Ｖｏ．１Ｎｏ．１５９Ｓｐ．２１ｅ０１
文章编号：０１９Ｘ２１）９０５４１０ —８３（０１０ —０３ —０
Ｌｈｎｊ，ＵＡ— ｎ／Ｓａ－Ｙｉａｉｌ
（ｏｅｅｏｎｉｅｉｇＹｎｉｎｖｒｔ，ａｊ１３０，ｈａＣｌｇｆｇｎｒ，ａｂａＵｉｓｙＶｎｉ３０２Ｃｉ）ｌＥｅｎｎｅｉｎ
Ａｂｔｃ：ｅａｐｎｎｉｐｒｎｍｔｄｔｓｌａｔｌｄｇｄｔｎｉｐｒｃｌｒｇＰ）ａｏｔｍ．ｓａｔＲｓｍｌｇｉａｏｔｔｅｏｏｅｐｒｃｅｒａｉａｉｅｆｔｎ（Ｆｌｒｒｉｓｍａｈｏｖｉｅａｏｎｔｌｉｅｉｇｉｈ
ｈｍｐｅｅａｌａｔｃｅｆｔｏｈｔｅｉｒｖｄｒｓｐｉｇｐｒｉｌｌｒａｇｒｔｍ．Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｅｉｒｖｄａｇｒｔｍａｅｔｒｏｍｎｉｅｌｉｉｌｔｅｕｔｈｗｔｔｍｐｅｏｈｈｂｔｏｈｈｏｌｉｓｅ
１引言
粒子滤波器（ａｔｌＦｌｒ利用一些随机样本Ｐｒｃｉｅ）ｉｅｔ（子）表示系统随机变量的后验概率分布，不粒来它
依赖于系统模型或观测方程的线性程度和状态的分
子在重要度更新的时候虽然还要参与计算，是对但整个系统的贡献很小，本上属于无用的粒子，样基这
关键词：标跟踪；目粒子滤波；重采样；遗传算法中图分类号：Ｆ９文献标识码：ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —８３．０１０．０Ｔ３１Ａｏ：０３６／．ｓ．０１９ｘ２１．９０７ｓ
ＡｎＩｐｏｅｓｍｐｉｇＰａｔｃｅＦｉｅｉｇＡｌｏｉｈｍｒｖｄＲｅａｌｎｒｉｌｌｒｎｇｒｔｍｔ
一
种改进重采样的粒子滤波算法
李善姬，禹爱兰
（延边大学工学院，吉林延吉１３０）３０２
摘
要：粒子滤波算法中重采样是解决粒子退化的一种重要方法，重采样会导致粒子多样性的损但
失。针对这一问题，对基本重采样算法进行了改进。改进算法首先按基本重采样思想找到权值大的粒子进行复制，然后借鉴遗传算法进行交叉和变异操作，中变异由变异尺度因子和粒子集的均值其来实现。利用改进重采样的粒子滤波算法对经典纯方位目标跟踪问题进行了仿真，真结果表明，仿改进算法具有更好的跟踪精度。
ｉｒｖｄ．ｈｍｐｏｇｒｔｍｒｔｆｎｓｗｅｇｔｏｃｐａｇａｔｃｅｃｏｄｎｏｔｅｂｉｉｋｎｆｒ — ｍｐｏｅＴｅｉｍｖａｏｈｆｓｄｉｈｓｔｏｙｌｒｅｐｒｉｌｓａｃｒｉｇｔａｃｔｎｉｇｏｅｄｌｉｉｉｈｓｈ
不仅要浪费大量的计算资源，同时也容易造成跟踪
精度降低甚至可能会丢失目标。粒子重采样是解决
粒子退化的一种重要方法，用的重采样算法有多常
布，克服了以往基于线性高斯滤波方法的缺点，用适于难以进行线性化、以高斯近似处理以及处理后难性能较差的情况。粒子滤波以其突出的优点成为当前非线性估计领域的一个热门研究方向，得到了并广泛的应用ｌ３。在粒子滤波器中，遍存在的一】ＩＪ普个问题是粒子退化问题，即经过几次迭代之后，多很
ｔａｋｎｒｃｓｏｒｃｉｇｐｉｉｎ．ｅ
Ｋｅｒｓ：ａｇｔｔａｋｎｐｒｉｌｌｅｎｒｓｍｐｉｇ；ｅｅｉｇｒｔｍｙｗｏｄｔｒｅｒｃｉｇ；ａｔｅｆｔｒｇ；ａｌｃｉｉｅｎｇｎｔａｏｉｃｌｈ
粒子的权值变得很小甚至接近于零，这些小权值粒
ｔｎｆｃｏｎｅｍｅｆａｔｌｅｓＴｅｐｏｌｍｏｌｓａＢａｉｇ—ｏｌｒｅａｋｎｉｌｔｉｉｔｒｄｔａｏｒｃｅｓｔ．ｏａａｈｎｐｉｈｒｂｅｆａｉｌｅｒｃｓｃｎｎｙｔｇｔｒｃｉｇｉｓｍｕａｅｗｔａｔｓｄｈ
Ｂｔｒｓｍｐｉｇｗｌｌａｅｌｓｆａｔｌｉｒｉ．Ｔｌｅｔｉｐｏｌ，ｔｅｂｓｃｒｓｍｐｉｇａｇｒｈｉｕｅａｌｉｄｔｔｓｏｒｉｅｄｖｓｔｎｌｅｏｈｏｐｃｅｙｏｓｖｓｒｂｅｏｈｍｈａｉａｌｌｏｉｍｅｎｔｓ