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Particle filter with importance density function generated by updated system equation 被引量:3
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作者 左军毅 贾颖娜 +1 位作者 张炜 高全学 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第10期2700-2707,共8页
The current measurement was exploited in a more efficient way. Firstly, the system equation was updated by introducing a correction term, which depends on the current measurement and can be obtained by running a subop... The current measurement was exploited in a more efficient way. Firstly, the system equation was updated by introducing a correction term, which depends on the current measurement and can be obtained by running a suboptimal filter. Then, a new importance density function(IDF) was defined by the updated system equation. Particles drawn from the new IDF are more likely to be in the significant region of state space and the estimation accuracy can be improved. By using different suboptimal filter, different particle filters(PFs) can be developed in this framework. Extensions of this idea were also proposed by iteratively updating the system equation using particle filter itself, resulting in the iterated particle filter. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed IDF. 展开更多
关键词 IMPORTANCE density function nonlinear dynamic systems SEQUENCE IMPORTANCE sampling particle filter MONTE Carlo STEP
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Particle filter based on iterated importance density function and parallel resampling 被引量:1
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作者 武勇 王俊 曹运合 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第9期3427-3439,共13页
The design, analysis and parallel implementation of particle filter(PF) were investigated. Firstly, to tackle the particle degeneracy problem in the PF, an iterated importance density function(IIDF) was proposed, wher... The design, analysis and parallel implementation of particle filter(PF) were investigated. Firstly, to tackle the particle degeneracy problem in the PF, an iterated importance density function(IIDF) was proposed, where a new term associating with the current measurement information(CMI) was introduced into the expression of the sampled particles. Through the repeated use of the least squares estimate, the CMI can be integrated into the sampling stage in an iterative manner, conducing to the greatly improved sampling quality. By running the IIDF, an iterated PF(IPF) can be obtained. Subsequently, a parallel resampling(PR) was proposed for the purpose of parallel implementation of IPF, whose main idea was the same as systematic resampling(SR) but performed differently. The PR directly used the integral part of the product of the particle weight and particle number as the number of times that a particle was replicated, and it simultaneously eliminated the particles with the smallest weights, which are the two key differences from the SR. The detailed implementation procedures on the graphics processing unit of IPF based on the PR were presented at last. The performance of the IPF, PR and their parallel implementations are illustrated via one-dimensional numerical simulation and practical application of passive radar target tracking. 展开更多
关键词 particle filter iterated importance density function least squares estimate parallel resampling graphics processing unit
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多孔介质微观结构对柴油机颗粒捕集器性能影响的模拟探究
3
作者 李志军 李智洋 +2 位作者 李振国 王妍 杨绵松 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期886-893,共8页
为了优化柴油机颗粒捕集器的捕集、压降性能,本文基于孔径概率密度函数和孔隙率分布函数建立了二维柴油机颗粒捕集器孔道微观结构模型,考虑了拦截机理和扩散机理用以计算颗粒在过滤器中的沉积分布情况和捕集效率。计算结果表明:多孔介... 为了优化柴油机颗粒捕集器的捕集、压降性能,本文基于孔径概率密度函数和孔隙率分布函数建立了二维柴油机颗粒捕集器孔道微观结构模型,考虑了拦截机理和扩散机理用以计算颗粒在过滤器中的沉积分布情况和捕集效率。计算结果表明:多孔介质微观结构和入口速度对颗粒捕集效率的影响与粒径有关,100 nm粒径颗粒随流速增大初始捕集效率降低最为明显,1000 nm粒径颗粒在不同均匀性的过滤壁下的捕集效率差超过了30%;孔径分布函数方差越大,颗粒就会更多地分布在过滤壁前端,捕集效率也越高,但较大的孔径方差会导致捕集器的初始压降增大和捕集过程结束时的性能出现恶化。 展开更多
关键词 颗粒捕集器 数值模拟 微观结构 概率密度函数 压降 捕集效率
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氮掺杂对环境空气中TiO_(2)纳米催化剂抗甲醛光催化矿化的影响
4
作者 Dae-Hwan Lim Aadil Bathla +3 位作者 Hassan Anwer Sherif AYounis Danil WBoukhvalov Ki-Hyun Kim 《Chinese Journal of Catalysis》 SCIE CAS CSCD 2024年第4期303-323,共21页
通过氮掺杂TiO_(2)(N-TiO_(2))浸渍蜂窝过滤器构建了一系列原型光催化空气净化器(AP(N_(x)-C_(y)))系统,并用于在UV-LED光(1 W)照射条件下光催化分解0.5-5 ppm甲醛(CH_(2)O)蒸汽.在上述催化过滤器系统中,Nx和Cy分别代表N/Ti摩尔比(0-20)... 通过氮掺杂TiO_(2)(N-TiO_(2))浸渍蜂窝过滤器构建了一系列原型光催化空气净化器(AP(N_(x)-C_(y)))系统,并用于在UV-LED光(1 W)照射条件下光催化分解0.5-5 ppm甲醛(CH_(2)O)蒸汽.在上述催化过滤器系统中,Nx和Cy分别代表N/Ti摩尔比(0-20)和N-TiO_(2)浓度(2-20 mg mL^(-1)).光催化分解实验结果表明,AP(N_(10)-C_(10))的性能最好,其催化CH2O转化为CO_(2)的转化率最高,循环反应10次后CO_(2)产率仍达到89.2%,在干燥空气中的清洁空气输送速率为9.45 L min^(-1).N10-C10的电荷载流子寿命(τa:1.70 ns)优于其他样品(如纯TiO_(2)的电荷载流子寿命为1.37 ns),这表明N缺陷(No)有助于降低带隙(3.10 eV)和产生氧空位OVs-Ti^(3+),这与密度泛函理论(DFT)模拟结果一致.采用原位漫反射红外傅里叶变换、电子顺磁共振和DFT分析等多种方法研究了CH_(2)O的光催化氧化途径.结果表明,氧化过程涉及多个能量有利的中间步骤(例如CH2O以CH_(2)O_(2)的形式在TiO_(2)-OV{110}表面的桥连O/OH基团上发生放热共价吸附,随后通过催化脱氢/氧化反应直接生成CO_(2):CH_(2)O_(2)/HCOO^(-)+•OH→H_(2)O+CO_(2)).这些步骤与具有N杂质的{101}表面上化学活性Ti原子的态密度计算结果一致.预计No缺陷和OVs的存在将通过降低活化能垒来影响反应能量和中间产物,从而在加湿条件下实现有效的矿化.综上,本文为设计和构建先进的光催化系统,并用于环境空气中醛类挥发性有机物(VOCs)的有效矿化提供了新思路. 展开更多
关键词 光催化蜂窝过滤器 甲醛 氮掺杂TiO_(2) 密度泛函理论计算 催化反应途径 空气净化
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改进密度耦合的稀疏拉格朗日FDF方法模拟Sandia火焰E 被引量:1
5
作者 黄立航 朱旻明 叶桃红 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期589-595,604,共8页
采用稀疏拉格朗日过滤密度函数(稀疏FDF)方法,对Sandia火焰E进行了模拟.运用稀疏颗粒蒙特卡洛方法求解标量的FDF方程,采用广义多维映射条件(MMC)模型保证混合的当地性.将现有稀疏FDF方法中的密度耦合方法作了改进,以颗粒上等效焓源项的... 采用稀疏拉格朗日过滤密度函数(稀疏FDF)方法,对Sandia火焰E进行了模拟.运用稀疏颗粒蒙特卡洛方法求解标量的FDF方程,采用广义多维映射条件(MMC)模型保证混合的当地性.将现有稀疏FDF方法中的密度耦合方法作了改进,以颗粒上等效焓源项的条件平均值作为源项直接耦合到大涡模拟(LES)求解的等效焓输运方程中.模拟结果表明,改进的密度耦合方法比较合理,可以减少LES结果的偏差,计算结果与实验结果符合得很好. 展开更多
关键词 大涡模拟(LES) 过滤密度函数(fdf) 密度耦合 多维映射条件(MMC)混合模型
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Adaptive inverse control of random vibration based on the filtered-X LMS algorithm 被引量:10
6
作者 Yang Zhidong,Huang Qitao~(++),Han Junwei~§and Li Hongren~§National Key Laboratory of Robots Technique and System,Harbin Institute of Technology,Harbin 150080,China PhD Candidate ~++ PhD ~§Professor 《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》 SCIE EI CSCD 2010年第1期141-146,共6页
Random vibration control is aimed at reproducing the power spectral density (PSD) at specified control points. The classical frequency-spectrum equalization algorithm needs to compute the average of the multiple fre... Random vibration control is aimed at reproducing the power spectral density (PSD) at specified control points. The classical frequency-spectrum equalization algorithm needs to compute the average of the multiple frequency response functions (FRFs), which lengthens the control loop time in the equalization process. Likewise, the feedback control algorithm has a very slow convergence rate due to the small value of the feedback gain parameter to ensure stability of the system. To overcome these limitations, an adaptive inverse control of random vibrations based on the filtered-X least mean-square (LMS) algorithm is proposed. Furthermore, according to the description and iteration characteristics of random vibration tests in the frequency domain, the frequency domain LMS algorithm is adopted to refine the inverse characteristics of the FRF instead of the traditional time domain LMS algorithm. This inverse characteristic, which is called the impedance function of the system under control, is used to update the drive PSD directly. The test results indicated that in addition to successfully avoiding the instability problem that occurs during the iteration process, the adaptive control strategy minimizes the amount of time needed to obtain a short control loop and achieve equalization. 展开更多
关键词 random vibration power spectral density frequency response function adaptive inverse control filtered-X LMS algorithm
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Probability density analysis of SINR in massive MIMO systems with matched filter beamformer
7
作者 束锋 Gu Chen +2 位作者 Wang Jin Qian Zhenyu Lu Jinhui 《High Technology Letters》 EI CAS 2015年第3期289-293,共5页
This paper derives an approximate formula for probability density function(PDF) of received signal-to-interference-and-noise ratio(SINR) at user terminal when matched filter(MF) is adopted at a base station(BS).This d... This paper derives an approximate formula for probability density function(PDF) of received signal-to-interference-and-noise ratio(SINR) at user terminal when matched filter(MF) is adopted at a base station(BS).This distribution of SINR can be used to make an analysis of average sum-rate,outage probability,and symbol error rate of massive MIMO downlink with MF at BS.From simulation,it is found that the derived approximate analytical expression for PDF of SINR is consistent with the simulated exact PDF from the definition of SINR in medium-scale and large-scale MIMO systems. 展开更多
关键词 massive MIMO matched filter (MF) signal-to-interference-and-noise ratio SINR) probability density function (PDF)
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变循环发动机自适应无迹卡尔曼滤波器设计 被引量:2
8
作者 肖红亮 彭凯 +3 位作者 王占胜 符江锋 陈昊 闫波 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期307-314,共8页
针对变循环发动机健康参数估计问题,设计了一种自适应无迹卡尔曼滤波器。该算法通过最大化后验密度函数来建立过程噪声协方差和测量噪声协方差的自适应更新方程,以改善传统无迹卡尔曼滤波器设计中先验参数需要根据经验来设置,进而导致... 针对变循环发动机健康参数估计问题,设计了一种自适应无迹卡尔曼滤波器。该算法通过最大化后验密度函数来建立过程噪声协方差和测量噪声协方差的自适应更新方程,以改善传统无迹卡尔曼滤波器设计中先验参数需要根据经验来设置,进而导致滤波器性能受人为因素影响较大的问题。以带核心机驱动风扇级的变循环发动机为对象,进行了不可测参数估计仿真试验,对所设计的自适应无迹卡尔曼滤波器算法进行了仿真对比验证。结果表明:在单参数退化条件下,健康参数平均估计误差不大于2%;多参数退化条件下,健康参数平均估计误差不大于1.8%;该算法性能优于增广卡尔曼滤波器、传统无迹卡尔曼滤波器,相较于传统无迹卡尔曼滤波器性能提升9.5%。 展开更多
关键词 变循环发动机 参数估计 卡尔曼滤波器 自适应无迹卡尔曼滤波器 概率密度函数
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多层膜光学元件对光束线宽响应特性的研究 被引量:1
9
作者 杨仕琪 曹袁睿 +3 位作者 杨霄 白金林 孟阳 刘华松 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期255-263,共9页
多层膜光学元件的设计是基于理想的单色光进行的,然而光源发出的光束均存在光谱线宽,在非单色光条件下工作,元件的光学特性会偏离理论值。为了分析光束线宽对多层膜光学元件的光学特性影响,首先,基于薄膜辐射特性的部分相干理论,提出了... 多层膜光学元件的设计是基于理想的单色光进行的,然而光源发出的光束均存在光谱线宽,在非单色光条件下工作,元件的光学特性会偏离理论值。为了分析光束线宽对多层膜光学元件的光学特性影响,首先,基于薄膜辐射特性的部分相干理论,提出了准单色光束入射条件下多层膜光学特性计算方法;其次,通过数值模拟实验研究了光束线宽对窄带滤光片光学特性的影响。研究结果表明:随着线宽增大,滤光片透射通带的矩形度逐渐降低,半高全宽先降低后增大,其在滤光片的理论半高全宽附近取得最小值;光谱线型主要改变透射通带的透射率,对于透射谱线的矩形度以及半高全宽影响较小;为了保证窄带滤光片的通带形状,入射光束的线宽应当小于滤光片透射谱线的理论半高全宽的一半,光谱线型应当趋近于矩形线型函数。 展开更多
关键词 窄带滤光片 功率谱密度函数 光谱线型 光学特性计算 数值模拟
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可压缩流大涡模拟耦合概率密度函数方法中的滤波压力模型
10
作者 张林 梁剑寒 +1 位作者 王翼 孙明波 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期11-19,共9页
亚格子组分-温度关联项显著影响反应流大涡模拟精度。利用概率密度函数方法中概率等效的特点,发展一种新的滤波压力模型,可以良好封闭亚格子组分-温度关联项。介绍概率密度函数及其耦合求解方法,在已有模型基础上推导建立新的滤波压力模... 亚格子组分-温度关联项显著影响反应流大涡模拟精度。利用概率密度函数方法中概率等效的特点,发展一种新的滤波压力模型,可以良好封闭亚格子组分-温度关联项。介绍概率密度函数及其耦合求解方法,在已有模型基础上推导建立新的滤波压力模型,并在三维超声速氢气/空气时间发展反应混合层中对不同的滤波压力模型进行数值测试。结果表明,与传统的滤波压力模型相比,新的滤波压力模型可以明显改善反应混合层的模拟准确度。特别地,基于新的滤波压力模型,大涡模拟耦合概率密度函数方法可以较好地模拟链式反应中间微小组分如超氧化氢基等,有望更有效地再现自点火等复杂现象。 展开更多
关键词 可压缩流 大涡模拟 概率密度函数方法 滤波压力 亚格子组分-温度关联项
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正反向结合灰自助滤波法在滚动轴承性能可靠性评估中的应用
11
作者 米月花 马梦华 庞晓旭 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第10期1657-1664,共8页
基于正反向结合灰自助滤波法提取出有效的轴承性能退化信息,从而精准地计算轴承运行过程中的性能可靠度。分别运用正向灰自助滤波法和反向灰自助滤波法对采集到的滚动轴承振动加速度数据进行降噪,并将其进行融合得到新的数据序列;基于... 基于正反向结合灰自助滤波法提取出有效的轴承性能退化信息,从而精准地计算轴承运行过程中的性能可靠度。分别运用正向灰自助滤波法和反向灰自助滤波法对采集到的滚动轴承振动加速度数据进行降噪,并将其进行融合得到新的数据序列;基于概率密度函数交集法,将滤波前后数据序列的概率密度函数交集面积作为定量评定滤波效果的新指标;选定性能阈值,计算各个数据序列的变异个数、变异概率和性能可靠度,定量分析轴承运行过程中的性能变异程度。两个案例均表明正反向结合灰自助滤波法的效果最好,将其用于评估滚动轴承的性能退化过程是可行的。 展开更多
关键词 滚动轴承 性能可靠性 正反向结合灰自助滤波法 概率密度函数交集法 交集面积
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迭代扩展卡尔曼粒子滤波器 被引量:60
12
作者 李良群 姬红兵 罗军辉 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期233-238,共6页
提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法.该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,提出的迭... 提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法.该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,提出的迭代扩展卡尔曼粒子滤波的估计性能要明显优于标准的粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和unscented粒子滤波. 展开更多
关键词 非线性系统 粒子滤波 迭代扩展卡尔曼滤波 重要性密度函数
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高斯-厄米特粒子滤波器 被引量:77
13
作者 袁泽剑 郑南宁 贾新春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期970-973,共4页
针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观... 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯 厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯 厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF . 展开更多
关键词 状态估计 粒子滤波器 高斯-厄米特滤波 序贯重要性抽样 重要性概率密度函数
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改进粒子滤波算法的比较 被引量:14
14
作者 张淼 胡建旺 +1 位作者 周云锋 童俊 《电光与控制》 北大核心 2009年第2期30-32,共3页
重要性密度函数的选择对粒子滤波至关重要,围绕重要性密度函数的选择,已提出许多改进粒子滤波算法,典型的有扩展卡尔曼粒子滤波(EPF),不敏卡尔曼粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(APF)及正则化粒子滤波(RPF)。详细讨论了4种改进粒子滤波算... 重要性密度函数的选择对粒子滤波至关重要,围绕重要性密度函数的选择,已提出许多改进粒子滤波算法,典型的有扩展卡尔曼粒子滤波(EPF),不敏卡尔曼粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(APF)及正则化粒子滤波(RPF)。详细讨论了4种改进粒子滤波算法的基本思想、性能特点及主要步骤。通过对一典型标量非线性系统的滤波实验,对4种改进算法的性能进行了仿真比较,实验结果表明,4种改进算法都从不同程度上改善了粒子滤波器的性能,其中,UPF的性能最优。最后,分析了各算法的改进原因。 展开更多
关键词 粒子滤波 重要性密度函数 滤波算法 UPF EPF
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一种补偿的扩展KALMAN粒子滤波 被引量:6
15
作者 李甫 齐飞 +1 位作者 石光明 张犁 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第15期4752-4755,4758,共5页
设计合适的重要性概率密度函数是粒子滤波中的一个重要问题。首先分析了扩展Kalman滤波器的线性化误差,然后加入调节因子,采用补偿的方法减小线性化误差,并用此方法获取粒子滤波中的重要性概率密度函数,同时该概率密度函数参考了最新的... 设计合适的重要性概率密度函数是粒子滤波中的一个重要问题。首先分析了扩展Kalman滤波器的线性化误差,然后加入调节因子,采用补偿的方法减小线性化误差,并用此方法获取粒子滤波中的重要性概率密度函数,同时该概率密度函数参考了最新的观测量,因此提议分布产生的粒子更能反映系统状态的后验概率分布。实验结果表明新算法的估计性能优于标准粒子滤波和Kalman粒子滤波,与UnscentedParticleFilter相比,新算法降低了计算复杂度。 展开更多
关键词 重要性密度函数 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 贝叶斯估计
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容积粒子滤波算法及其应用 被引量:17
16
作者 穆静 蔡远利 张俊敏 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期13-17,共5页
针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,产生粒子滤波算法的建议性密... 针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,产生粒子滤波算法的建议性密度函数,获得所需要的带权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计.CPF算法由于产生粒子时使用了最新的测量信息,因而提高了对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验结果表明,CPF算法的估计误差约是标准粒子滤波算法和扩展粒子滤波算法误差的1/5和1/3,是无味粒子滤波(UPF)算法的估计误差的1/2,且运行时间只有UPF算法的1/3. 展开更多
关键词 粒子滤波 容积原则 建议性密度函数
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一种改进的UGPF算法及其在导航问题中的应用 被引量:4
17
作者 周翟和 刘建业 +1 位作者 赖际舟 熊剑 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期727-730,共4页
通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法)。该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构。最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参... 通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法)。该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构。最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参数估计问题,对该算法进行了仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 非线性滤波 目标跟踪 重要性密度函数
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迭代容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量:5
18
作者 王华剑 景占荣 +1 位作者 郑文泉 屈保平 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第A01期85-88,共4页
针对标准粒子滤波算法粒子退化和贫化问题,提出了一种基于高斯-牛顿迭代思想的容积卡尔曼粒子滤波算法.该算法利用当前量测信息,使用容积数值积分原则通过以一组确定的点集和相应的权值直接计算非线性随机函数的均值和方差,避免了求导运... 针对标准粒子滤波算法粒子退化和贫化问题,提出了一种基于高斯-牛顿迭代思想的容积卡尔曼粒子滤波算法.该算法利用当前量测信息,使用容积数值积分原则通过以一组确定的点集和相应的权值直接计算非线性随机函数的均值和方差,避免了求导运算,并通过Gauss-Newton迭代方法对容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性最小二乘问题进行求解,减小了线性化误差,以此来产生粒子滤波算法的重要性密度函数,使得迭代CKF产生的重要性密度函数更接近于真实后验概率分布,从而改进了滤波性能.仿真结果表明,与粒子滤波和CPF滤波相比,迭代CKF粒子滤波具有更高的估计精度. 展开更多
关键词 非线性系统 粒子滤波 高斯-牛顿迭代 容积卡尔曼滤波 重要性密度函数
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粒子滤波算法综述 被引量:293
19
作者 胡士强 敬忠良 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期361-365,371,共6页
对粒子滤波算法的原理和应用进行综述.首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题,阐述粒子滤波的原理;然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上,讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段;最后从概率密度函数的角度出发,将粒子滤波方法... 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述.首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题,阐述粒子滤波的原理;然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上,讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段;最后从概率密度函数的角度出发,将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较,阐明了粒子滤波的适应性,给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用,并展望了其未来发展方向. 展开更多
关键词 粒子滤波 概率密度 非线性滤波 算法
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一种改进的粒子滤波算法及其在GPS/DR组合定位中的应用 被引量:7
20
作者 杜航原 王文剑 白亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期218-222,共5页
针对粒子滤波的重要性密度函数选择问题,提出一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的改进粒子滤波算法。该方法利用集合卡尔曼滤波产生粒子滤波在每一时刻各粒子的重要性密度函数,在融合最新观测信息的同时,使重要性密... 针对粒子滤波的重要性密度函数选择问题,提出一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的改进粒子滤波算法。该方法利用集合卡尔曼滤波产生粒子滤波在每一时刻各粒子的重要性密度函数,在融合最新观测信息的同时,使重要性密度函数更加符合状态的真实后验概率分布。为消除样本枯竭现象,对重采样后的粒子进行马尔科夫链蒙特卡洛处理。在仿真实验中,将新算法用于GPS/DR组合定位系统,与粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波以及无迹粒子滤波进行比较。仿真结果表明,该算法的估计精度高于传统粒子滤波算法,同时其能够有效控制计算量,并且在粒子数目较少时仍能保证较好的估计性能。 展开更多
关键词 粒子滤波 重要性密度函数 集合卡尔曼滤波 组合定位系统
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