改进重采样粒子滤波算法在GPS中的应用
基于改进粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测算法
基于改进粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测算法王尔申;庞涛;曲萍萍;蔡明;张芝贤【摘要】In order to overcome the degeneracy phenomenon and the sample impoverishment problem in parti-cle filter (PF) during resampling process, an algorithm combining the genetic algorithm(GA) with neural network-based weights adjustment particle filter( NNWA-PF) is presented,which possesses the advantages of the convergence for global optimization of genetic algorithm and the rapidity for local optimization of neural network. The proposed algorithm combined with the log-likelihood ratio(LLR) method is applied for GPS re-ceiver autonomous integrity monitoring( RAIM) . Through setting up the consistency of the test statistic to a-chieve fault detection,the proposed method is tested and verified by GPS measured data. The results show that this method can successfully detect and isolate the fault satellite and improve the performance of fault detection. Therefore,the improved particle filter algorithm is feasible and effective for RAIM.%针对基本粒子滤波重采样过程中粒子权值退化和多样性丧失的问题，将遗传算法引入基于神经网络的权值调整粒子滤波算法中，结合了遗传算法全局寻优的收敛性与神经网络局部寻优的快速性优点。
基于改进粒子滤波算法的GPS非高斯伪距误差修正_涂刚毅(精)
第23卷第6期 · 24 ·电子测量与仪器学报 Vol. 23 No. 6 2009年6月JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT基于改进粒子滤波算法的GPS非高斯伪距误差修正涂刚毅金世俊祝雪芬宋爱国(东南大学仪器科学与工程学院, 南京 210096)摘要: 针对城市环境中由于受到多径效应影响, GPS伪距误差呈非高斯分布的问题, 本文通过对实测数据进行分析, 在建立正确的伪距误差分布模型的基础上, 提出了一种改进粒子滤波修正算法, 用于优化PVT解算结果, 提高了GPS在城市环境中定位的精度。
并通过与卡尔曼滤波定位优化算法结果进行比较, 验证了此算法的有效性。
关键词: GPS；粒子滤波器；伪距；定位精度中图分类号: TP228 文献标识码: A 国家标准学科分类代码: 510.40*Compensation of GPS non-Gaussian pseudorange error based onimproved particle filter algorithmTu Gangyi Jin Shijun Zhu Xuefen Song Aiguo(School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China)Abstract: Due to the multi-path effect in urban environment, GPS pseudorange error appears non-Gaussian error distribution. In this paper, the correct pseudorange error distribution model has been established according to the analy-sis of the measured data. Based on this non-Gaussian model, an improved particle filter algorithm is implemented to compensate the non-Gaussian pseudorange error and optimize the estimations of PVT. The accuracy of GPS urban posi-tioning is improved and the validity of this algorithm has been verified by comparing with Kalman filter experiments.Keywords: GPS; particle filter; pseudorange; positioning accuracy1 引言目前, 全球定位系统(global positioning system, GPS)在军事和民用方面均得到了越来越广泛的运GPS定位技术要求接收机和卫星之间无遮挡, 但用。
改进粒子滤波算法在目标跟踪中的应用实现
改进粒子滤波算法在目标跟踪中的应用实现曲浩添;苏霄;田景文【期刊名称】《自动化技术与应用》【年(卷),期】2011(030)008【摘要】针对移动目标跟踪的非线性、非高斯的特点,本文系统介绍了基于ARMll 的嵌入式设备进行移动目标跟踪的应用实现.核心应用算法使用改进的粒子滤波算法,其中粒子滤波算法的改进采用对粒子加权以及重新采样,以克服样本贫化现象和区分粒子的重要性程度.然后闸述了将粒子滤波算法移植到嵌入式设备以实现移动目标跟踪的应用需要.%Aiming at the characteristics of nonlinear, non-gaussian distribution of the moving target tracking, this paper introducs an applied realization about move target tracking base on embedded device of ARM 11. The core applied algorithm comes from the improved particle filter algorithm. Though adopting particles weighted and resampling. It can overcome the sample impoverishment phenomenon and distinguish the importance of particles. This article describes the needs of using this particle filter algorithm to track the moving target on embedded equipment.【总页数】5页(P43-47)【作者】曲浩添;苏霄;田景文【作者单位】中石油煤层气有限责任公司,北京100028;北京联合大学信息学院,北京100101;北京联合大学信息学院,北京100101【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法在目标跟踪中的应用 [J], 张万里;何金刚;赵红梅2.改进粒子滤波算法在深空红外小目标跟踪中的应用 [J], 叶有时;刘淑芬;孙强;刘鸿瑾;刘波;杨桦;吴一帆3.改进粒子滤波算法及其在目标跟踪中的应用 [J], 王龙;夏厚培4.一种改进型的粒子滤波算法在运动目标跟踪中的应用 [J], 李亚文; 刘萌5.改进的粒子滤波算法在RFID室内目标跟踪中的应用 [J], 李金杰;崔英花因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进粒子滤波的农用车辆导航定位方法
基于改进粒子滤波的农用车辆导航定位方法
农用车辆在农业生产中扮演着重要的角色，因此准确的导航定位系统对于农用车辆的运行至关重要。
然而，农村地区常常存在着复杂的环境条件，如大坡度、粗糙道路和植被覆盖等，这给农用车辆的导航定位带来了挑战。
传统的定位方法如GPS在农村地区的定位精度往往较低，由于信号容易受到阻挡和干扰。
因此，需要一种基于改进粒子滤波的农用车辆导航定位方法，以提高定位的准确性和可靠性。
基于改进粒子滤波的农用车辆导航定位方法首先利用GPS等传感器
获取车辆的初始位置和速度信息，并结合地图数据库的道路信息进行地图匹配，从而得到初始的车辆定位。
然后，利用车辆的运动模型和传感器的测量值，使用粒子滤波算法对车辆位置进行估计和更新。
传统的粒子滤波算法存在粒子退化和计算复杂度高的问题，因此需要对其进行改进。
改进的粒子滤波算法可以采用多种方法，例如引入重采样策略来解决粒子退化问题，或者采用自适应的权重更新方法来减少计算复杂度。
此外，可以利用车辆的运动约束和地图约束来进一步提高定位的准确性。
该方法还可以结合其他传感器数据，如惯性导航系统（INS）和车载摄像头等，来提供更多的定位信息。
例如，可以利用INS提供的姿态和加速度信息来改善车辆的定位精度，或者利用车载摄像头获取的图像信息进行视觉里程计的计算。
总之，基于改进粒子滤波的农用车辆导航定位方法可以充分利用各种传感器的信息，结合地图和运动模型，提高农用车辆在复杂环境下的定位精度和可靠性。
这将为农业生产提供更好的支持，提高农用车辆的导航定位能力。
一种改进的粒子滤波跟踪算法的应用研究
（ ｏｌ ｅｏ ｌ ｔ ｃ ｌ ｎ ｉ ｅｉｇ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｅ ｒ ａ Ｅ ｇ ｅ ｒ ，Ｈｅ ｎ ｎＵ ｉｅｓ ｙｏ ｅ ｈ ｏ ｇ ，Ｚ ｅ ｇｈ ｕ４ ０ ０ ，Ｃ ｉａ ｅ Ｅ ｃｉ ｎ ｎ ｎ ａ ｎｖ ｒ ｔ ｆ ｃ ｎ ｌ ｙ ｈ ｎ ｚ ｏ ５ ０ ７ ｈｎ ） ｉ Ｔ ｏ
器 或扩 展 卡 尔 曼 滤波 器 。该 种 方 法 假定 目标 的状 态 为高 斯 分 布 ，再 通 过 卡 尔 曼 滤 波 器方 程 估 计 的 均 值 向量 和 协方 差 矩 阵刻 画 目标 的行 为 ［。但 它 １ ］ 要 求适 用 环 境 为 线性 系统 ．当运 动 目标被 遮 挡 或 发 生旋 转 ，或 光 线发 生 变 化 。或 摄 像 机发 生 相 对
Ａｂｓｒ ｃ：Ａｎ ａ ｐ ｏ ｅ ｌｏｉ ｍ ｓｓ ｐ ｏ ｅ ａ ｓ ｈ ｒ ａ ｅｌｒｅ ａ ｕ ｔｏ ａｃ ｌｔｏ ｎ ｅ ｏ ｓｄ ｇ ｎ ｒ ｔ ｎ ｐ ｅ ｏ ｎ ｎ ｉ ｔａｔ ｐ ｒ ｖｄ ａｇ ｒｔ ｈ ｗａ ｕ ｐ ｓｄ ｂ ｃ ｕ ｅｔｅｅ ｈ ｖ ａｇ ｍｏ ｎ ｆｃ ｌｕａｉｎａ ｄ ｓｒ ｕ ｅ ｅ ｅａｉ ｈ ｎ ｍｅ ｏ ｎ ｉ ｏ ｔｅａｇ ｒｔｍ ｆｐ ｒｉｌ ｌｅ．Ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｆＭｅ ｎ Ｓ ｉ ｓｅ ｅ ｅ ｎｏ ｔｅ ａｇ ｒｔｍ ｆｐ ｒｉｌ ｌｅ．Ｔ ｅ ａ ｐ ｏ ｃ ａ ｍｐ ｖ ｈ ｌｏｉ ｈ ｏ ａｔ ｅ ｆｔｒ ｈ ｌｏｉｈ ｏ ａ ｈｆ ｗａ ｍｂ ｄ ｄ ｉｔ ｈ ｏ ｈ ｏ ａｔ ｅｆ ｔｒ ｈ ｐ ｒａ ｈ ｃ ｎ ｉ ｒ ｅ ｃ ｉ ｔ ｌ ｉ ｃ ｉ ｏ ｔ ｅｄ ｇ ｎ ｒ ｃ ｆｔｅ ｐ ｒｉｌ ｌｅ ｎｄｒｄｕ ｅｔ ｅｒ ｎ ｉｇ ｔ ．Ｍｅｎ ｉｅｔ ｅｎ ｗ ｌｏ ｔｍ ａ ｖ ｒｏ ｈ ｒ ｏ ｎ ｆＭｅ ｈｆ ｈ ｅ ｅ ｅａ ｙｏ ａｔｃｅ ｆ ｔｒａ ｅ ｃ ｈ ｕ ｎｎ ｉ ｈ ｉ ｍｅ ａ ｗｈ ｌ ｈ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｏ ｅｃ ｍｅｓ ｏｔ ｍｉｇ ｏ ａ Ｓ ｉ ｉ ｃ ｎ ｔ ｗｈｃ ｓｅ ｓ ｏ ｆｌ ｎ ｏｔｅ ｌｃ ｌｍ￣ ｉ ｍ ｎ ａ ｏ ｅ ｒｓｏｅ ．Ｔ ｅ ｒｓ ｌ ｏ ｙ ｔｍ ｉ ｌｔ ｎ ｓ ｏ ｔ ｔｔｅ ｎ ｗ ｐ ｒａ ｈ ｓ ｐ ｉｈ ｉ ａ ｙｔ ａｌｉｔ ｈ ｏ ａ ｍｕ ａ ｄ ｃ ｎ ｎ ｔｂ ｅ ｔｒｄ ｈ ｅ ｕｔ ｆｓｓｅ ｓｍｕａｉ ｈ ｗ ｈａ ｈ ｅ ａ ｐｏ ｃ ｕ — ｏ ｐｏｅ ａ ｔｏ ｇｒａ－ｉ ｎ ｏ ｕ ｔｅｓｉ ｈ ｎｉ ｒｎ ｙ ｔｍ． ｓ ｄｈ ｓｓｒｎ ｅ ｔｍｅａ ｄｒ ｂ ｓｎ ｓ ｎ ｔｅｍｏ ｔｉ ｇ ｓｓｅ ｌ ｏ
粒子滤波算法在GPS／DR组合导航中的应用
２１ ０ ０年 Ｏ ２月
测 绘 科 学 技 术 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｏ ａｉｓＳ ｉｎ ｅａ ｄＴｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｆＧｅ ｍ ｔｃ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ
Ｖ０ ． ７ ＮＯ １ Ｉ２ ． Ｆｅ ． ２ １ ｂ Ｏ０
文章 编 号 ：６ ３６ ３ （ ０ ０ ０ — ０ ７０ １ ７ — ３ 函 数 的选 择 １题 ， 针 ９ 系统 地 分 析 比较 了改 进 的粒 子 滤 波 算 法 。 在 此 基 础 上 提 出 了一 种 新 的
粒 子滤 波 算 法—— 自适 应 渐 消扩 展 Ｋ ｌ ｎ粒 子 滤 波 方 法 该 方 法 用 渐 消 扩 展 Ｋａｍａ ａｍａ ｌ ｎ滤 波 产 生建 议 分 布 函 数， 由于 参 数 的可 在 线调 节性 ， 得 系统 具 有 更 好 的 自适 应 性 和 鲁棒 性 。 与用 转 移 先验 、 展 Ｋａ ｎ滤波 、 使 扩 ｌ ｍａ 自 适 应扩 展 Ｋ ｌ ｎ滤 波 、 代扩 展 Ｋａ ｎ滤波 以及 无 迹 Ｋａ ｎ滤 波 产 生 建 议 分 布 函数 的 粒 子 滤 波 方 法 相 ａｍａ 迭 ｌ ｍａ ｌ ｍａ 比， 自适 应 渐 消 扩展 Ｋａ ｎ粒子 滤 波 进 一 步 提 高 了粒 子 滤 波 的 精 度 通 过 对 Ｇ Ｓ与 航 位 推 算 （ Ｒ 组 合 导 ｌ ｍａ Ｐ Ｄ ）
中 图分 类 号 ： ２ ７ Ｐ ０
Ａｐ ｌ ａｉｎｏ ａｔｃｅＦｌ ｒｎ ｇ ｒｔｍｓｉ Ｓ ＤＲ ｎｅｒ ｔｄＮａ ｉａｉｎ ｐｉ ｔｏ ｆＰ ｒｉｌ ｉｅｉｇＡｌｏ ｉ ｃ ｔ ｈ ｎＧＰ ／ Ｉ ｔｇａｅ ｖｇ ｔ ｏ
ＧＯＮＧ —ｏ ｇ ，ＧＵＩＱｉｇ ｍ ｉｇ ，ＬＩＢ ｏ ｌ Ｙｉ ｎ ｓ ｎ— ｎ ａ —ｉ ，ＺＨＯＵ ｎ 。 Ｎｉｇ
改进粒子滤波算法在组合导航中的应用
改进粒子滤波算法在组合导航中的应用粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法的非参数滤波算法，用于处理非线性、非高斯等复杂的系统状态估计问题。
在组合导航领域，粒子滤波被广泛应用于车辆、船舶、飞行器等各种导航系统中。
本文将重点探讨如何改进粒子滤波算法，并加以应用于组合导航中。
一、粒子滤波算法原理粒子滤波采用贝叶斯滤波原理，利用后验概率密度函数来描述状态变量的分布状况。
具体而言，将状态变量表示为一个向量X，其分布函数为p(X)，则有：p(X|y) = p(y|X)p(X)/p(y)其中，y表示系统的观测变量，p(y|X)为观测变量的条件概率密度函数，p(X)为系统初始状态变量的先验概率密度函数，p(y)为观测变量的边际概率密度函数。
可以发现，上式右边三个概率密度函数都是已知的，因此，只需要计算p(X|y)，就可以得到系统状态变量的后验概率密度函数。
由于系统模型的非线性性和非高斯性，在实际应用中通常无法计算p(X|y)的解析形式。
因此，采用粒子滤波算法来近似计算p(X|y)。
具体而言，粒子滤波算法通过一组随机采样的状态粒子来代表系统状态的分布状况，将状态值与其概率密度值联系起来。
每个状态粒子都有一个与之对应的权重值，代表该状态粒子的重要程度。
根据贝叶斯原理将观测量与系统状态进行联合估计，重新调整每个粒子的权重，最后得到后验概率分布。
具体而言，粒子滤波算法主要包括状态预测、权重更新和粒子重采样三个步骤。
虽然粒子滤波算法在复杂非线性问题中具有广泛应用的优点，但是由于粒子之间的采样误差和粒子数目限制等因素的影响，可能导致粒子滤波算法的估计精度不够高，因此需要改进。
以下是几种粒子滤波算法的改进方法：（1）基于粒子滤波的扩展卡尔曼滤波算法扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种基于传统卡尔曼滤波算法的改进，通过对系统状态的非线性变换进行泰勒展开，将非线性问题转化为线性问题进行计算。
在应用于组合导航中，EKF方法通常用于滤波GPS观测量和IMU运动量的融合。
基于遗传算法和神经网络的改进粒子滤波的GPS定位数据处理-
基于遗传算法和神经网络的改进粒子 滤波的 GPS 定位数据处理∗
王尔申∗,庞 涛,李兴凯,张芝贤
( 沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳 110136)
摘 要:针对 GPS 接收机观测噪声分布的特点和粒子滤波存在的粒子退化问题,提出基于遗传算法和神经网络的重要性权
值调整粒子滤波算法。 将遗传算法全局寻优的收敛性与 BP 神经网络局部寻优的快速性结合,改善粒子的分布。 将改进粒子 滤波应用于 GPS 定位精度改善,与神经网络辅助的粒子滤波进行比较,对比两者的有效粒子数目和训练误差。 实测 GPS 数据 处理验证表明,该算法增加了有效粒子数目,有效抑制了粒子退化,在改善 GPS 定位精度上取得了良好的效果。
量;ve 和 vn 分别为运动载体东向和北向的速度分
量;ae 和 an 分别为运动载体东向和北向的加速度分
量。 则系统的状态方程为
Ẋ ( t)= AX( t) +U+W( t)
(5)
2.2 观测方程的建立
将 GPS 接收机输出的东向位置信息 ze、北向位
置信息 zn、速度 v 以及方向角 θ 作为观测量[13] ,即
项目来源:国家自然科学基金项目( 61101161) ;航空科学基金项目( 2011ZC54010) ;辽宁省自然科学基金( 联合基金) 项目 ( 2013024003)
收稿日期:2014-04-13 修改日期:2014-05-11
第 2 期 王尔申,庞 涛等:基于遗传算法和神经网络的改进粒子滤波的 GPS 定位数据处理算法 411
行调整。
(6) 将经过权值分裂和权值调整的粒子集合并,
得到新的粒
子集
{
x■ik′ ,ω■ik′
}
《2024年粒子滤波跟踪方法研究》范文
《粒子滤波跟踪方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪技术已成为众多领域中的关键技术之一。
粒子滤波作为一种有效的非线性非高斯贝叶斯滤波方法，在目标跟踪领域得到了广泛的应用。
本文旨在研究粒子滤波跟踪方法，分析其原理、特点及存在的问题，并提出相应的改进措施。
二、粒子滤波基本原理粒子滤波是一种基于蒙特卡洛采样的递归贝叶斯滤波方法，通过一组随机样本（粒子）来近似表示状态空间的后验概率分布。
其基本原理包括：初始化、预测和更新三个步骤。
1. 初始化：在状态空间中随机生成一组粒子，每个粒子代表一个可能的系统状态。
2. 预测：根据系统的动态模型，对每个粒子进行预测，得到其下一时刻的可能状态。
3. 更新：根据观测信息，计算每个粒子的权重，并重新采样得到新的粒子集。
三、粒子滤波在目标跟踪中的应用粒子滤波在目标跟踪中的应用主要是通过建立目标的状态空间模型和观测模型，利用粒子滤波对目标状态进行估计和预测。
具体步骤包括：1. 建立目标状态空间模型：根据目标的运动特性，建立合适的状态空间模型。
2. 建立观测模型：通过传感器等设备获取目标的观测信息，建立观测模型。
3. 粒子滤波跟踪：利用粒子滤波对目标状态进行估计和预测，实现目标的跟踪。
四、粒子滤波跟踪方法的问题与挑战尽管粒子滤波在目标跟踪领域取得了显著的成果，但仍存在一些问题与挑战。
主要包括：1. 粒子退化问题：随着迭代次数的增加，有效粒子的数量减少，导致估计精度下降。
2. 计算复杂度问题：当粒子数量较多时，计算复杂度较高，实时性较差。
3. 模型不确定性问题：在复杂环境下，如何准确地建立目标的状态空间模型和观测模型是一个挑战。
五、粒子滤波跟踪方法的改进措施针对。
一种改进型的粒子滤波算法在运动目标跟踪中的应用
1 引言
目标检测与跟踪技术是计算机视觉这一领域 的热点话题，它综合了模式识别、图像处理、人工智 能及国防侦察等多种不同学科的理论知识［1~2］。目 标检测与跟踪技术已经广泛应用于交通安全检测、 住宅小区安防、各种视频监控等领域［3］。运动目标 跟踪是去除背景信息后，提取目标的特征信息，如： 纹理特征、大小、速度等，使用合适的匹配算法对目 标进行定位跟踪［3］，常用的目标跟踪方法可分为基 于先验知识和非先验知识两大类，包括基于对比度 分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动
检测的目标跟踪，随着数学理论的不断丰富，运动 模型的不断复杂，为了解决在非线性、高斯系统中 的准确估计问题，提出了粒子滤波方法进行目标跟 踪 。 ［2，3~5］ 粒子滤波（Particle Filter，PF）［6］是一种基 于蒙特卡罗仿真，利用粒子集来表示概率，可以解 决一些传统的难点问题如目标检测、遮挡、交叉、跟 踪丢失等，在目标跟踪中能得到较好的跟踪效果。
论文提出了一种改进型的粒子滤波算法，将传统粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法相结合，将跟踪目标分成多个子块并进行
子模块匹配，并把匹配的子模块和预测的目标位置进行融合，实现对运动目标的准确跟踪。对采集的一段视频在 Matlab 中
进行仿真实验，实验结果表明，改进型的粒子滤波算法能较好的实现对目标背景近似或遮挡Байду номын сангаас运动目标的跟踪，跟踪精度较
高，算法鲁棒性好。
关键词 目标跟踪；粒子滤波；状态估计；估计均方误差
中图分类号 TN911.73
改进的粒子滤波算法在目标跟踪中的应用
［ ］ 朱建 春． ２ 关于 自建特 色数据库的探索 ［］ Ｊ ． 图书馆学刊 ， 江西
２ ０ （ ５） １ ３ ０ ０ ５ ３ ： ０ —１４。
华南理 工大学应用数学与应用 软件 专业 ， 助理 馆员 ， 华南理工大
［ ］ 朱晓菁． ３ 谈高校图书馆纸本文献与数字资源的协调发展［ ］ Ｊ．
已成功地应用于信号分析 、 罔像处理和 目标跟踪 ［等方面 。本文 ｚ
进一步将小波变换用 于改进粒 子权 值更新过程 中 ，通 过小滤 阈 值 去噪降低重要密度与后验概率之间 的偏差。
１１ 序贯 重要抽样 （Ｉ ） ． ＳＳ 算法
粒子滤波通过带 有归一化权重 的粒子集来近似 表示 后验概 率 密度 。每一个 粒子的位置和权重反 映了状态空 间在该 位置 的
科技情报开发与经济
文章 编 号 ：０ ５ ６ ３ （ ０ ０ １— ０ ３ ０ １０ — ０ ３ ２ １ ）３ ０ ９ — ３
Ｓ ＩＦ Ｃ Ｆ Ｒ Ａ ＩＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｎ Ｃ一 Ｅ ＨＩ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ ＭＥ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｎ ＣＮ Ｍ
２１年 ００
第２卷 ０
第 １ 期 ３
［ ］ 范武 山 ， 国华 ． １ 严 基于 Ａ Ｐ的图书馆期 刊题录库 的 Ｗｅ Ｓ ｂ开
发［］ Ｊ． 农 业 工 程 ，０ ９ 】 ：６ ５ ． 热带 ２ ０ （ ）４ — ０
ｈｍ ｔ．
第一作 者简介 ： 陈
（ 责任编辑 ： 王永胜 ）
东 ， ，９ ３年 ２月 生 ，０ ５年 毕 业 于 男 １８ ２０
数 对后 验 函 数 的偏 差 将 增 大。 将 小 波 去 噪应 用到 粒子 滤 波 过 程 中 ， 降低 了偏 差 ， 高 了 提
基于改进粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测算法
基于改进粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测算法GPS（全球卫星定位系统）是一种强大的定位技术，已广泛应用于无人机、航空航天、交通运输等领域。
由于GPS信号受到多种因素的影响，如大气层折射、地形起伏、建筑物遮挡等，因此GPS精度可能会受到限制。
为确保GPS接收机的可靠性，自主完好性监测算法应用得当，特别是在飞行安全领域中至关重要。
因此，本文将重点介绍一种基于改进粒子滤波的自主完好性监测算法。
改进粒子滤波算法是一种用于处理非线性和非高斯问题的贝叶斯滤波方法。
它通过基于粒子的随机取样和重样本技术，用一组代表状态的离散粒子来近似代表可能的状态分布。
改进的粒子滤波把传统的粒子滤波算法中“重要性权重”的选择问题视为一个优化问题。
改进的粒子滤波算法中，以目标状态的转移概率密度函数作为重要性权重，相较于传统粒子滤波算法可以显著提高估计精度。
本文针对GPS接收机自主完好性监测问题，采用基于改进粒子滤波的算法来解决。
首先，使用多路径误差模型和伪距观测方程，计算GPS信号传播路径中的时延。
然后，通过粒子滤波算法，在时刻t估计接收机的状态量。
接着，在时刻t+1，计算接收机状态量预测，并根据预测值和实际观测量（观测噪声方差）计算更新权重，再利用已有粒子值实现重样本。
最后，计算粒子权重的期望值，作为目标状态的估计值。
相对于传统的自主完好性监测算法，该算法改进了粒子滤波中重要性权重的计算方法。
传统粒子滤波算法中，通常采用预测概率密度函数和测量概率密度函数作为重要性权重来更新粒子的权重。
而基于改进粒子滤波的算法中，以目标状态的转移概率密度函数作为重要性权重，可以减小重要性权重的波动范围，进而提高估计精度。
总之，基于改进粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测算法可以较好地处理GPS信号的多路径、购物问题，增强GPS接收机的鲁棒性和可靠性。
改进粒子滤波算法在目标跟踪中的应用实现
１ 引言
对 机动 目标 的跟踪 问题是一个受 被跟踪 目标运 动约
标 跟 踪算法 。
常 用的 目标跟 踪和状态 估计 算法大 致分 为 ２类 ： 即
束的优化 过程 ， 涉及到信 号处理 、通信 、控制 等技术 它
发展 的前沿 问题 ， 目前 国 际上 的热 门研究 方 向之一 。 是 机 动 目标 跟 踪理 论 在 民用 和军 事 领域 都有 着 广 泛
心 应 用算 法 使 用 改进 的粒 子 滤波 算 法 ， 中粒 子 滤 波 算法 的改 进 采和 区 分粒
子的重要性程度 。然后阐述 了将粒子滤波算法移植到嵌入式设备 以实现移动 目标跟踪 的应 用需要 。
关键字 ： 粒子滤波算法 ； 目标跟踪 ； 嵌入 式系统移植 中图分类号 ： Ｐ１ Ｔ ８ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ３ ７ ４ （０００ ０ ４ ０ １０ — ２ １２ １）８ ０ ３ ５
通 信 与 信 息 处 理
Ｃｏｍｍ ｕ ｉ ａ ｉ ｎ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ Ｐｒ ｃ ｓ ｎ ｎｃ ｔ ｏｎ ａ ｄ Ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｏ ｅｓ ｉ ｇ
自动化 技术与应用 》２ １ ０ １年第 ３ ０卷第 ８期
改 进 粒 子 滤 波 算 法 在 目标 跟 踪 中 的 应 用 实 现
的应用 。 民用方 面 ， 以用于 包括 生物 习性研 究 、动物 可
确定性 跟踪算法和随机性跟踪算法。粒子滤波属于典
型 的随机性 跟踪 算法 ， 粒子滤 波 的这 种 随机特 性可 以使
避 免陷入局 部最 优 ， 能较好 的解决 目标跟踪这 种 非线性 问题 。但 是粒子滤 波算法 也有 自身的 不足 ， 了提 高样 为 本 估计 的准 确度 ， 就要设 置 大量数 目的粒子 ， 造成 计算
改进粒子滤波算法在组合导航中的应用
改进粒子滤波算法在组合导航中的应用近年来，越来越多的研究工作将粒子滤波算法用于组合导航，以及其他类型的复杂导航和定位问题。
粒子滤波算法是一种统计方法，用于根据观测和测量结果跟踪物体的运动轨迹。
它可以处理复杂的环境下的运动，较低的处理速度和内存需求。
在组合导航的实际应用中，有必要改进粒子滤波算法，以更好地反映不同类型的环境中的航迹。
本文研究了基于组合导航的改进粒子滤波算法的发展。
一、粒子滤波算法的原理粒子滤波算法是一种基于Bayes定理的统计滤波方法，是一种用于跟踪物体运动轨迹的非参数滤波方法。
粒子滤波算法主要由三个步骤组成：首先，建立运动模型，即描述物体运动的方程；第二，建立观测模型，即描述从物体到传感器的过程；第三，进行状态估计，即将观测到的信息和运动模型进行比较，然后根据估计结果计算出物体的状态。
由于粒子滤波算法不需要大量的参数和统计数据来估计物体运动状态，因此它比较适合组合导航环境中的导航和定位，在精度、速度和内存消耗方面均具有一定优势。
二、组合导航中粒子滤波算法的改进组合导航环境中的复杂性要求粒子滤波算法具备可靠的定位准确度。
因此，需要改进粒子滤波算法，使之能够更好地反映复杂导航环境中的导航和定位。
目前已经有一些研究提出了改进粒子滤波算法的方法。
1.利用单元素反射计算组合导航中的定位精度。
以单元素反射频率作为性能指标，将单元素反射结果作为约束条件，运用改进粒子滤波算法，增加位置定位精度。
2.研究向量融合算法在复杂组合导航环境中的应用。
采用不同传感器的观测信号，采用向量融合算法，可以更好地估计物体的运动状态，提高定位的精度。
3.研究多源融合技术。
传感器融合技术可以有效提高定位准确度，其中多源融合技术是改进粒子滤波算法中最重要的部分。
以基站、卫星导航制导、地磁导航、超声波深度传感器等多源数据融合，可以更精确地估计出物体的位置信息。
三、未来的研究方向组合导航的改进粒子滤波算法应用仍处于探索阶段，有很多研究领域可以进一步探索和改进，以便更好地将粒子滤波算法应用于组合导航。
基于改进粒子滤波算法的GPS多路径效应理论与试验研究
基于改进粒子滤波算法的GPS多路径效应理论与试验研究伊廷华;张永恒;李宏男;顾明
【期刊名称】《应用基础与工程科学学报》
【年(卷),期】2011(19)3
【摘要】为了有效地提高GPS定位结果的精度,进行了多路径误差的理论与试验研究.建立了一套GPS多路径信号模拟与监测系统,通过在流动站天线不同高度、不同距离处放置反射板,获取了连续两天的GPS监测数据;将改进的粒子滤波算法用于GPS数据后处理中.结果表明,改进的粒子滤波算法能够有效地消除GPS信号接收机本身的系统噪声,消噪后连续两天多路径信号的相关性较消噪前有了大幅度提高.通过比较发现,反射物在不同距离引起的多路径误差具有一定的规律性,随着距离的增加多路径误差逐渐减小,且在增加相同距离的情况下减小的幅度越来越小.
【总页数】12页(P429-440)
【关键词】全球定位系统;多路径效应;粒子滤波;监测系统
【作者】伊廷华;张永恒;李宏男;顾明
【作者单位】大连理工大学建设工程学部;同济大学土木工程防灾国家重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】P228
【相关文献】
1.GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法研究 [J], 焦雅林;高社生;薛丽
2.基于增广粒子滤波算法的毫米波雷达/GPS/INS组合导航方法研究 [J], 赵薇;王
楠;高显忠
3.基于FIR滤波的GP S动态变形多路径效应提取研究 [J], 吴丰波
4.基于改进粒子滤波算法的GPS非高斯伪距误差修正 [J], 涂刚毅;金世俊;祝雪芬;宋爱国
5.GPS观测值中的多路径效应理论研究及数值结果 [J], 夏林元
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于重要性采样的粒子滤波算法的改进与应用
基于重要性采样的粒子滤波算法的改进与应用粒子滤波算法（Particle Filter Algorithm）是一种基于随机采样的非线性滤波方法，主要用于非线性、非高斯环境下的目标跟踪、定位等问题。
本文将对基于重要性采样的粒子滤波算法进行改进与应用，并介绍其原理、改进方法和实际应用。
一、粒子滤波算法原理粒子滤波算法是一种基于随机采样的序贯蒙特卡洛方法，主要由以下几个步骤组成：1. 初始化阶段：通过随机采样生成一组粒子，每个粒子表示系统的一个可能状态。
2. 预测阶段：根据系统的动态模型，对每个粒子进行状态更新。
3. 权重更新阶段：根据观测数据，计算每个粒子的权重，反映其与观测数据的吻合度。
4. 重采样阶段：根据粒子的权重，以概率分布的方式对粒子进行重采样，增加权重较高的粒子的数量，减少权重较低的粒子的数量。
5. 综合反演阶段：根据重采样得到的粒子集合，对系统状态进行估计，如计算均值、方差等。
二、基于重要性采样的粒子滤波算法的改进方法1. 重要性采样改进：传统的重要性采样容易导致有效样本不足或重叠样本多的问题，可以采用重采样前的调整因子来改进重要性采样的效果，即根据每个粒子的权重调整其采样概率分布，使得粒子的采样更符合真实的分布。
2. 粒子滤波的动态模型改进：针对特定问题的特殊性，可以对粒子滤波算法中的动态模型进行改进，使其更好地适应具体应用场景。
3. 高维状态空间问题的处理：在高维状态空间中，传统的粒子滤波算法的计算量会非常大，因此可以采用各种降维方法来减少计算复杂度，例如使用特征提取或特征选择的方法。
4. 粒子滤波算法的并行化：利用多处理器或分布式计算平台，将粒子滤波算法的计算任务分配到多个处理器或计算节点上并行计算，以加快算法的执行速度。
5. 故障检测和容错处理：对于长时间运行的系统，在实际应用中很容易出现故障，因此可以引入故障检测和容错处理机制，提高系统的稳定性和可靠性。
三、基于重要性采样的粒子滤波算法的应用1. 目标跟踪：粒子滤波算法被广泛应用于目标跟踪领域，可以通过跟踪目标在状态空间的变化，实现对目标的准确预测和定位。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
・人 工 智 能 ・
２ １， １ ００ １（１ ３ ）
２２ ５３
改进重采样粒子滤波算法在 Ｇ 中的应用 Ｐ Ｓ
李子 昱 ， 秦 红磊
（ 北京 航 空航 天 大学 电子 信 息工程 学院 ，北 京 １０ ９ ） ０ １１
Ｋ ｌ ｎ ｌ ｒ （ＫＦ， ｗｅｍｐｏ ｅ ｅ ｅａ ｌ ｇ ｔｏ ｒｈ ＫＰ ．Ａｃｏｄｎ ｅｒｔ ａ ａａｙｉａ ｄ ｏ ｕｅ ｍｕａｉｎ ｎ ａｍａ ｆｔ Ｅ ） ｉｅ ｒｖ ｄ ｈ ｓｍｐｉ ｈ ｄｆ ｅ ｉ ｔ ｒ ｎ ｍｅ ｏｔ Ｅ Ｆ ｃｒｉｇ ｏ ｈｏｅｉ ｌ ｎｌｓｓ ｍｐ ｔ ｓ ｌ ｏ ｔｔ ｃ ｃ ｎ ｒｉ ｔ ｉ
Ｅ ＫＰ ｎ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ Ｅ Ｆ ａ ｄｔ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ＫＰＦ ｔ ｉ ｅ ａ ｖ ｌ ａｉ ｎ ｆ ｒ ｈ ｓ ｌ ｏ ｔ ｍ ｓｉ ｉ ｅ ｅ ｔ ｔ ｔ ｓ ｓ Ｔ ｅｓｍｕ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌ ｅ ｎ ｔａｅ ｔ ａ ｏ ｇ ｖ ｎ ｅ ａ ｕ ｔｏ ｅ ｅ ａ ｇ ｒ ｈ ｄ ｆ ｒ ｎ ａｕ ｅ ． ｈ ｉ ｌｔ ｅ ｕｔ ｄ ｍｏ ｓｒ ｔ ｔ ｏ ｔ ｉ ｎ ｆ ｓ ｏ ｓ ｈ ｈ ｒｏ ｍ ｎ ｅｏ ｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ａ ｖ ｏ ｓ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｍｐ ｒ ｄｔ ｏ ｈ ｒ ｔ ｅ ｅ ｆ ｒ ａ ｃ ｆ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄｍｅ ｈ ｄｈ ｓ ｂ ｉ ｕ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｏ ａ ｅ ｔ ｅ ｔ ｏ ｓ ｔ ｈ ｔｔ ｓ ｆ ｉｈ ｄ ｎ ｍｉ ， ｉ ｈｍｏ ｉ ｔ ． ｐ ｏ ｉ ｃ ｏ ｍｅｈ ｄ ｅｓａｕ ｈ ｇ ｙ ａ ｃ ｈ ｇ ｂ ｌｙ ａｔ ｏ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｎ ｎ ｉ ｅ ｌ ｒ ｇ ｅ ｔ ｎ ｅ ｌ ｎ ｌ ｒ ｐ ｒ ｃｅ ｆ ｔｒ ｒ ｓ ｍｐ ｉ ｇ ｇｏ ａ ｏ ｉ ｏ ｉ ｇ ｓ ｓｅ ｙｗｏ ｄ ： ｏ ｌ ａ ｆ ｔ ｉ ； ｘ ｅ ｄ ｄ Ｋａｍａ ｆ ｔ ； ａｔ ｌ ｌｅ ； ｅ ａ ｌ ； ｌ ｂ ｌ ｓ ｉ ｎ ｎ ｙ ｔｍ ｎｒｉ ｅｎ ｉ ｅ ｉ ｉ ｎ ｐ ｔ
Ｌ ｉ ｕ Ｑｒ Ｈｏ ｇ ｌｉ Ｉ — ． Ｚ ｙ Ｎ ｎ — ｅ
（ｃｏ ｌ ｆ ｌ ｔ ｎｃ ｎ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅｉｇ ｅ ｉ ｎｖｒｉ ｆ ｅｏ ａｔ ｓ ｎ ｔ ｎ ｕｉ ， Ｓｈ ｏ ｏ Ｅｅ ｒ ｉ ａ ｄ ｎｏｍａｉ ｎ ｉ ｒ ，Ｂ ｉｎ Ｕ ｉｅｓｙｏ Ａ ｒｎｕｉ ｄ ｒ ａｔ ｓ ｃｏ Ｉ ｏ ｅ ｎ ｊｇ ｔ ｃ ａ Ａｓｏ ｃ Ｂ ｉｎ ０ １ １ Ｃ ｉａ ｅ ｉｇ１０ ９ ， ｈｎ） 、 ｊ
ｒｓｍｐｉｇ ｂ ｓｄｏ ｅｅ ｔｎ ｅ ｌ ｎｐ ｒｃｅｆｔ （ Ｋ Ｆ ｗ ｉｈｓｌ ｔ ｔｅｉ ｏｔ ｃ ｉｒ ｕｉｎｏ Ｆｂ ｅｅｔｎ ｅ ｅａ ｌ ， ａｅ ｎｔ ｘｅｄ ｄＫａ ｎ ｈ ｍａ ａｔ ｌ ｉ ｅ Ｅ Ｐ ） ｈｃ ｅｅ ｓ ｉ ｌｒ ｃ ｈ ｍｐ ｒ ｅｄｓ ｉ ｔ ｆ ｙｔ ｘｅ ｄｄ ｎ ａ ｔｂ ｏ Ｐ ｈ
Ａｂｓｒ ｃ： Ｔ ｏｖ ｅｄ ｇ ｎ ｒｃ ｈ ｎ ｍｅ ｏ ｆ ａｔ ｌ ｌ ｒ （Ｆ） ａ ｄｓｍｐｅｉ ｏ ｅ ｓ ｍｅ ｔ ｒｂ ｅ ｃ ｕ ｅ ｙｓｍｐｅｒｎ ｏ ｔａ ｔ ｏｓ ｌｅｔ ｅ ｅ ｅａ ｙｐ ｅ ｏ ｎ ｎｏ ｒ ｃｅｆ ｔ ｈ Ｐ ｉ ｉ ｅ Ｐ ｎ ａ ｌ ｍｐ ｖ ｒ ｈ ｎ ｏ ｌｍ ａ ｓｄｂ ｉ ｌ ａ ｄ ｍ ｉ ｐ
（Ｋ ） 扩 的 Ｅ Ｐ Ｅ Ｆ、 Ｅ Ｐ） Ｋ Ｆ算 法 来 实现 导 航 定 位 的 定 位 估 计 精 度 与 效 率 ， 析 在 不 同 条 件 状 况 下 分
的最佳 非线 性滤 波算 法 。 奏验 结 果表 明 ， 与其 它 方 法相 比 ， 该算 法在 高动 态 、 高机动状 态下性 能得到 了明显 的改善 。
ｐ ｓｉｎｎ ｄｎ ｖｇ ｔ ｎｉ ｅｇｏ ａ ｐ ｓｉｎｎ ｙｔ ｏｉｏ ｉｇａ ａ ｉａ ｏ ｔ ｌｂ ｌ ｏｉｏ ｉｇｓｓ ｍ （ Ｐ ） ｗｅｃｍｐ ｒｄｔｅ ｏｉｏ ｉｇａｃｒｃ ｄｅ ｃｅｃ ｏ Ｅ ， ｔ ｎ ｉ ｎｈ ｔ ｅ Ｇ Ｓ， ｏ ａｅ ｓｉｎｎ ｃｕａｙａ ｆ ｉｎｙｆ ｍ ＫＦ ｈｐ ｔ ｎ ｉ ｒ
关 键 词 ： 线 性 滤 波 ； 扩 展 卡 尔 曼 滤 波 ； 粒 子 滤 波 ； 重 采 样 ； 全 球 定 位 系统 非
中图 法分类 号 ： Ｎ ６ ． Ｔ ９ ７１
文献标 识码 ： Ａ
文章 编号 ：０ ０７２ （０ ０ １－５３０ １０ ．０ ４ ２ １） １ ２ ．４ ２
Ａ ｐ ｌｃ ｔｏ ｆｉ ｐ ｏ ｅ ａ ｔｃ ｅｆｌｅ ｎ ＧＰＳ ｓ ｔｍ ｐ ｉａｉ ｎ ｏ ｒ ｖ ｄｐ ｒｉ ｌ ｉｔｒｉ ｍ ｙｓｅ
０ 引 言
当前 各 种 军 事 应 用 和 民用 对 导 航 定 位 提 出 了越 来 越 高 的
摘 要： 解决粒 子 滤 波（Ｖ 固有 的 退化现 象及 因简单 重采样 引起 的粒 子 匮乏 问题 ， 为 Ｐ） 采用扩展 卡 尔曼滤波 （Ｋ ） Ｅ Ｆ 来优选 Ｐ Ｆ的
重要 性分 布 ，并对 重采 样 方 法进行 改进 。通 过 理论 分析 及针 对 全球 定位 系统 （ Ｐ ）的计 算机 仿 真 ，对 比扩展 卡 尔曼滤 波 ＧＳ