传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2014年
5期
48-51
,共4页
徐驰%付丽霞%毛剑琳%张勇%杨晓东
徐馳%付麗霞%毛劍琳%張勇%楊曉東
서치%부려하%모검림%장용%양효동
遗传方差自适应粒子滤波%机动目标跟踪%重要性密度函数%重采样
遺傳方差自適應粒子濾波%機動目標跟蹤%重要性密度函數%重採樣
유전방차자괄응입자려파%궤동목표근종%중요성밀도함수%중채양
genetic-variance adaptive particle filtering(GVAPF)%maneuvering target tracking%importance density function%resampling
针对粒子滤波(PF)算法由于粒子的数量和质量的影响、重要性密度函数不能直接求得、重采样过程中噪声无法优化而使粒子退化严重以致跟踪精度不高的问题,提出了遗传方差自适应(GVA) PF(GVAPF)算法.首先利用遗传算法从大量粒子中挑选初始粒子,改善初始粒子的质量.然后对重采样过程的噪声采用方差自适应进行实时修改,使得重要性密度函数更加逼近状态的真实分布.仿真结果表明:改进的算法明显优于标准PF算法.
針對粒子濾波(PF)算法由于粒子的數量和質量的影響、重要性密度函數不能直接求得、重採樣過程中譟聲無法優化而使粒子退化嚴重以緻跟蹤精度不高的問題,提齣瞭遺傳方差自適應(GVA) PF(GVAPF)算法.首先利用遺傳算法從大量粒子中挑選初始粒子,改善初始粒子的質量.然後對重採樣過程的譟聲採用方差自適應進行實時脩改,使得重要性密度函數更加逼近狀態的真實分佈.倣真結果錶明:改進的算法明顯優于標準PF算法.
침대입자려파(PF)산법유우입자적수량화질량적영향、중요성밀도함수불능직접구득、중채양과정중조성무법우화이사입자퇴화엄중이치근종정도불고적문제,제출료유전방차자괄응(GVA) PF(GVAPF)산법.수선이용유전산법종대량입자중도선초시입자,개선초시입자적질량.연후대중채양과정적조성채용방차자괄응진행실시수개,사득중요성밀도함수경가핍근상태적진실분포.방진결과표명:개진적산법명현우우표준PF산법.
