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题名北斗/INS组合导航中人工鱼群粒子滤波的应用
被引量：8
- 1
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作者
李家森
席志红
赵彦青
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《电子科技》
2013年第6期157-161,共5页
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文摘
为解决粒子滤波中的粒子退化和枯竭问题,提出一种动态人工鱼群粒子滤波算法,该算法在粒子滤波重采样过程中引入人工鱼群算法的觅食和聚群行为,并依据概率密度的动态比值动态调整人工鱼的移动步长,此算法提升了粒子的多样性,克服了粒子退化及枯竭问题;推动粒子向优选区域逼近,并提高了粒子的全局搜索能力,避免粒子陷入局部最优。将改进的动态人工鱼群粒子滤波在北斗/INS紧组合的模型上进行应用,并通过仿真与人工鱼群粒子滤波及标准粒子滤波算法PF相比较。仿真结果表明,动态人工鱼群粒子滤波可显著提高估算精度,从而为在利用北斗和INS在紧组合导航时提供了新的方法。
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关键词
人工鱼群
粒子滤波
组合导航
紧组合
粒子退化
粒子枯竭
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Keywords
artificial fish school algorithm
particle filter
integrated navigation
tight coupling
particle de- generacy
particle impoverishment
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分类号
TN967.1
[电子电信—信号与信息处理]
TP18
[电子电信—信息与通信工程]
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题名基于自适应人工鱼群的粒子滤波算法
被引量：7
- 2
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作者
吴江
贺永峰
逄博
李明
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《软件》
2012年第3期105-108,共4页
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基金
甘肃省自然基金项目(1014RJZA028)
甘肃省高等学校基本科研业务费项目(1114ZTC144)
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文摘
针对粒子滤波算法中存在粒子退化及粒子枯竭的问题,本文提出一种自适应的人工鱼群粒子滤波算法,该算法通过把觅食行为和聚群行为引入粒子滤波算法中,并自适应调整人工鱼的移动步长和视野范围,从而增加了粒子的多样性,克服了粒子退化及粒子枯竭问题;驱动粒子向最优位置靠近,克服粒子易陷入局部最优问题,增强了粒子的全局搜索能力。仿真实验表明,本文提出的算法与人工鱼群粒子滤波及标准粒子滤波算法相比,滤波精度有显著的提高。
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关键词
粒子滤波
人工鱼群算法
自适应
粒子退化
粒子枯竭
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Keywords
Particle Filter
Artificial Fish SchoolAlgorithm
Adaptive
Particle Degeneracy
Particle Impoverishment
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于重采样技术改进的粒子滤波算法
被引量：7
- 3
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作者
李小婷
史健芳
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机构
太原理工大学信息工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2016年第9期164-168,共5页
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基金
山西省自然科学基金项目(2014011019-1)
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文摘
基于传统重采样技术的粒子滤波算法存在着计算量大、粒子枯竭现象严重、估计精度较差的缺陷,针对这些问题,提出一种基于重采样技术改进的粒子滤波算法(Improved Resample Particle Filter,IRPF).该算法首先在重采样时对粒子进行处理,得到新粒子集;然后对所有的粒子进行分类,得到两类粒子集,对中等权值粒子集不进行重采样;最后对大权值粒子和小权值粒子组成的粒子集先进行判断,若符合重采样条件,则对其使用线性组合方式进行重采样得到新粒子.仿真结果表明,提出的算法是可行的.
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关键词
粒子滤波
重采样
粒子多样性
粒子枯竭
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Keywords
particle filter
resampling
particle diversity
particle impoverishment
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法
被引量：6
- 4
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作者
丁婷婷
高美凤
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2016年第7期140-142,146,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61373126)
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文摘
针对粒子滤波(PF)重采样后造成的粒子枯竭现象的问题,提出了一种基于改进重采样的粒子滤波无线传感器网络目标跟踪算法。该算法避免了残差重采样算法中的残留粒子重采样问题,减少了计算时间;通过产生新的粒子,增加了粒子的多样性,从而改善了粒子枯竭现象。仿真实验结果表明:改进重采样的粒子滤波算法提高了目标跟踪精度,降低了跟踪误差。
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关键词
目标跟踪
无线传感器网络
粒子滤波
重采样
粒子枯竭
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Keywords
target tracking
wireless sensor networks（WSNs）
particle filtering（PF）
resampling
particle impoverishment
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于粒子群优化的Unscented粒子滤波算法
被引量：4
- 5
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作者
李睿
苑柳青
李明
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第13期153-155,共3页
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基金
甘肃省财政厅科研基金资助项目(0914ZTB148)
甘肃省教育厅研究生导师基金资助项目(1014ZTC089)
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文摘
针对Unscented粒子滤波(UPF)算法中的粒子退化及重采样引起的粒子枯竭等问题,利用粒子群优化算法使粒子通过比较其当前值与最优粒子的适应度值调整自身速度,向高似然域移动,寻找最优位置,并对重采样过程进行优化,以缓解粒子的退化及枯竭问题。实验结果证明,该算法提高了UPF算法的状态估计精度。
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关键词
Unscented粒子滤波
粒子群优化算法
粒子退化
粒子枯竭
重采样
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Keywords
Unscented Particle Filter（UPF）
Particle Swarm Optimization（PSO） algorithm
particle degeneracy
particle impoverishment
re-sampling
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于混沌的PSO粒子滤波算法
被引量：3
- 6
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作者
李明
逄博
年福忠
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第8期134-136,140,共4页
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基金
甘肃省自然科学基金资助项目(1014RJZA028)
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文摘
粒子群优化(PSO)粒子滤波算法容易陷入局部最优,从而降低算法精度。针对该问题,提出一种基于混沌的PSO粒子滤波算法。该算法通过混沌搜索算法找到全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,增加有效估计粒子数,抑制粒子退化与枯竭问题。仿真结果表明,与传统的粒子滤波算法和PSO粒子滤波算法相比,改进算法的估计精度有较大提高。
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关键词
粒子滤波
混沌搜索算法
粒子群优化算法
局部最优
粒子退化
粒子枯竭
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Keywords
Particle Filtering（PF）
chaotic search algorithm
Particle Swarm Optimization（PSO） algorithm
local optimal
particle degeneracy
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种自适应免疫优化的无迹粒子滤波器
被引量：3
- 7
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作者
王旭阳
王智勇
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第4期231-235,共5页
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文摘
针对无迹粒子滤波(UPF)在较偏观测时的退化现象及重采样带来的粒子枯竭问题,提出一种自适应免疫优化的无迹粒子滤波算法(AIO-UPF)。该算法在重采样过程中,利用免疫算法在亲和度与浓度调节机制下的全局寻优能力和多样性特征,通过引入自适应阈值因子δ的Metropolis准则,使得粒子集能够有效地分布于高似然区域,提高了粒子的多样性和有效性,从而较好地抑制了在较偏观测时的粒子退化问题。仿真结果表明,AIO-UPF的性能优于传统UPF及标准粒子滤波,在状态估计精度上比传统UPF提高了27%左右。
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关键词
无迹粒子滤波
自适应免疫优化
METROPOLIS准则
阈值因子
粒子退化
粒子枯竭
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Keywords
unscented particle filter
adaptive immune optimization
Metropolis criteria
threshold factor
particles degeneracy
particles impoverishment
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名混沌映射采样的粒子滤波器
被引量：1
- 8
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作者
宁小磊
陈战旗
赵新
何星
石国祥
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机构
中国华阴兵器试验中心
第二炮兵工程学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第12期1777-1782,共6页
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基金
装备预研基金项目(2009SY3213001
51309060302)
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文摘
针对粒子滤波粒子多样性减弱引起的粒子枯竭问题,提出一种新的基于混沌映射采样的粒子滤波改进算法(CMS-PF).在重要性采样之后,用类似载波的方法将离线生成的混沌序列映射到以较大权重粒子为中心的样本子空间,从而生成一些映射粒子,并结合当前时刻的预测粒子构建候选粒子集,最终依据各粒子自身的权重实现优选.仿真结果表明,该算法能有效提高对非线性系统状态的估计精度.
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关键词
粒子滤波
混沌映射
粒子枯竭
非线性估计
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Keywords
particle filter
chaos map
particle impoverishment
non-linear estimation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于鱼群的PSO粒子滤波算法
- 9
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作者
高晓林
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《科技广场》
2014年第9期6-9,共4页
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文摘
粒子群优化(PSO)粒子滤波算法比较而言,容易陷入局部最优,因此算法的准确度就会降低。本文在解决该问题时引入了一种基于鱼群的PSO粒子滤波算法。此算法是通过鱼群优化在采样过程中找到全局最优的相对位置,使其能够向全局最优的位置逐渐接近,同时提高估计有效的粒子数目,从而能够更有效的减少粒子退化与枯竭问题。实验表明,此算法与PSO粒子滤波算法相比,在估计准确度方面有了较大的提升。
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关键词
鱼群优化
粒子群优化
粒子退化
粒子枯竭
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Keywords
Fish Optimization Search
Particle Degeneracy
Particle Drain-ing
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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