本文選題：風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化 + 粒子濾波��； 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2017年05期

【摘要】：針對基本粒子濾波在重采樣階段存在粒子退化和粒子匱乏缺點(diǎn),提出了一種基于風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化的改進(jìn)粒子濾波算法.算法將風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化(WDO)思想引進(jìn)粒子濾波,在粒子濾波重采樣過程前,首先利用風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化.風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化算法將最新觀測值融合到粒子進(jìn)化公式中,經(jīng)過風(fēng)驅(qū)動優(yōu)化后的大部分粒子朝著后驗(yàn)概率分布比較密集的區(qū)域運(yùn)動,分布在最優(yōu)粒子附近,從而減少了重采樣過程中權(quán)值高的粒子被舍棄的概率,緩解樣本貧化問題.通過非線性目標(biāo)跟蹤模型對改進(jìn)的粒子濾波算法進(jìn)行誤差值分析,并與基本粒子濾波算法、粒子群優(yōu)化粒子濾波算法比較.仿真結(jié)果證明改進(jìn)后的粒子濾波算法降低了變量誤差,從而提高了粒子濾波的跟蹤能力.
[Abstract]:An improved particle filter algorithm based on wind-driven optimization is proposed to overcome the shortcomings of particle degradation and particle scarcity in the resampling phase of elementary particle filter. The idea of wind-driven optimization (WDO) is introduced into particle filter. Before the particle filter resampling process, the wind-driven optimization algorithm is used to optimize. The wind-driven optimization algorithm fuses the latest observations into the particle evolution formula, and most of the particles after wind driven optimization move towards the region where the posterior probability distribution is denser, and distribute near the optimal particle. Thus, the probability of high weight particles being abandoned in the process of resampling is reduced, and the problem of sample dilution is alleviated. The improved particle filter algorithm is analyzed by nonlinear target tracking model, and compared with the basic particle filter algorithm and particle swarm optimization particle filter algorithm. The simulation results show that the improved particle filter algorithm reduces the variable error and improves the tracking ability of particle filter.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;華為技術(shù)有限公司;
【分類號】：TN713

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本文編號：2112687