桥梁极值应力的改进高斯混合粒子滤波器动态预测

为合理地动态预测在役桥梁的极值应力信息,应用桥梁健康监测(BHM)系统的长期日常监测极值应力数据,建立非线性动态模型,引入扩展卡尔曼滤波器(EKF)与高斯混合粒子滤波器(GMPF)相结合的改进高斯混合粒子滤波器(IGMPF)预测算法,对监测极值应力的一步向前预测分布参数及其状态变量的后验分布参数进行预测分析,并进行了实例验证.IGMPF不仅可以得到实测极值应力状态的合理重要性函数,还可以解决传统预测方法的短期性和精度不高的问题,为实际BHM系统的动力响应预测提供了理论基础.

采用混合t分布粒子滤波器的视觉跟踪(英文)

由于目标数量的变化,观测数据的岐义性和目标间的遮挡,多目标视觉跟踪问题面临多种困难。基于目标分布的有限t分布混合模型提出了一种混合t分布粒子滤波器以实现多目标跟踪。在算法中,每个被跟踪目标指派一个独立的粒子滤波器,显式处理当新目标出现在场景中时对应粒子滤波器的初始化,当被跟踪目标消失时,对应粒子滤波器的删除。混合t分布粒子滤波器算法不仅能够跟踪多种类型的多目标,还能够持续跟踪遮挡消除之后的多目标。为了展现混合t分布粒子滤波器的跟踪性能,完成了基于颜色分布的跟踪多种不同颜色和相同颜色的多目标实验,对比了混合t分布粒子滤波器,混合粒子滤波器以及Boosted粒子滤波器的跟踪性能。实验结果表明:文中算法不仅能够跟踪数量可变的多目标,进行实时计算,而且具有更好的鲁棒性。

基于混合粒子PHD滤波的多目标视频跟踪

针对可变数目多目标视频跟踪,粒子滤波不能持续维持目标的多模态分布问题,本文提出一种混合粒子概率假设密度(PHD)滤波的多目标视频跟踪算法.该算法首先用K-means算法对粒子进行空间分布聚类,给各粒子群附加身份标签,使各粒子群分别对应混合粒子滤波的各分量,采用相互独立的各分量粒子滤波跟踪各目标,这样提高了目标状态估计的准确性,也能有效维持各目标的多模态分布.实验结果表明,该算法能有效处理新目标出现、合并、分离等多目标跟踪问题.

基于混合粒子滤波的目标跟踪

为了克服多目标跟踪中估计效果对初始样本选择的强依赖性,首先通过Harris角点检测和KLT算法实现对图像序列中的特征提取和匹配,然后利用Mean-shift算法对匹配的特征点进行聚类和定位,将Mean-shift算法与粒子滤波器相结合,提出了基于Mean-shift算法的混合粒子滤波器,给出了具体算法流程,并就实际图像序列的动态多目标跟踪进行了实验,实验结果证明了该方法的有效性。

基于混合粒子滤波的多目标跟踪

针对可变数量的多个红外弱小目标的检测与跟踪问题,提出了基于混合概率密度模型的多目标先跟踪后检测方法,开发了一种t分布混合粒子滤波器。在混合粒子滤波器中,利用每个分量粒子滤波器的输出信息,根据序列似然比假设检验,检测每个被跟踪目标的存在性。通过估计目标在离散占据网格上的出现概率,检测新目标的出现。混合粒子滤波器使用单独的粒子滤波器独立估计每个被跟踪目标的状态,避免算法的计算量随着目标数量增加呈指数增长的问题。仿真实验证明混合粒子滤波器能够跟踪目标数量可变的弱小目标,能够同时检测目标的消失和出现。

应用高斯粒子滤波器的桥梁可靠性在线预测

为采用实时监测信息对桥梁结构构件的可靠性进行动态预测分析,应用健康监测系统的长期大量监测数据,建立了基于监测数据的动态模型(监测方程与状态方程),引入混合高斯粒子滤波器(MGPF),基于粒子滤波方法、贝叶斯方法以及动态模型,对监测信息状态变量的后验分布参数和监测值的一步向前预测分布参数进行预测分析.混合高斯粒子滤波方法通过重抽样技术,提高了动态模型的预测精度.基于实时监测信息可以不断修正抽样粒子的权重,进而解决粒子退化问题.最后基于实时预测的分布参数,结合一次二阶矩(FOSM)方法,对桥梁结构构件的可靠性进行在线动态预测分析.

基于改进高斯混合粒子滤波新算法的桥梁极值应力动态预测

将极值应力数据视为时间序列,提出了桥梁结构极值应力的改进高斯混合粒子滤波(IGMPF)动态预测新方法。首先,利用桥梁健康监测极值应力数据建立动态非线性模型,将其作为粒子滤波算法的状态方程和监测方程;然后,引入最大期望(EM)算法来估计目标状态的概率分布,并嵌入高斯混合粒子滤波器中,进而利用改进高斯混合粒子滤波算法,结合应力监测数据实现结构极值应力的动态预测;最后,通过在役桥梁监测数据对本文模型和方法的合理性进行验证。结果表明:本文方法预测精度高,可用于工程实际应用中。

电力系统动态状态估计算法研究

为了提高电力系统动态状态估计的估计精度和收敛速度,引入一种解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波器(Mixed Kalman Particle Filter,MKPF)。该算法采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)与无迹卡尔曼滤波器(UKF)混合作为建议分布,得到一种更接近真实分布的近似表达式。仿真算例将MKPF与EKF和UKF进行了对比,比较结果证明在电力系统受到扰动之后,MKPF算法能够快速地收敛于真实值,且具有比EKF与UKF更高的估计精度和稳定性,达到了在线准确估计的要求。

应用新数据同化算法的桥梁极值应力预测

为合理动态预测桥梁极值应力,将极值应力监测数据视为时间序列,提出桥梁极值应力预测的数据同化新方法。利用极值应力监测数据建立动态非线性模型,引入K均值聚类算法与最大期望算法,并将两者融合嵌入到高斯混合粒子滤波器,得到改进高斯混合粒子滤波算法,结合监测数据实现桥梁极值应力的动态预测,通过在役桥梁监测数据对所提算法的合理性进行验证,并与其他预测算法进行比较,结果发现改进算法更具可行性且预测精度较高。