《基于改进粒子滤波的多传感器融合空间目标跟踪》PDF+DOC

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2. 《被动多传感器改进交互多模型粒子滤波算法》PDF+DOC 将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合，提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF)，并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程，在解决粒子退化问题的同时，增加了粒子的多样性......
3. 《基于改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC 针对现有无线传感器网络目标跟踪算法中粒子滤波存在的粒子退化和样本贫化缺陷，提出一种改进的粒子滤波目标跟踪算法。通过采用集合卡尔曼方法获取目标状态的建议分布函数，利用集合的形式估计目标状态，同时结合最新观测数据不断修正分布函数，使跟踪精度大大提高；在重采样阶段引入人工鱼群算法优化粒子分布状况，使粒子更......
4. 《基于移动机器人的地图构建技术》PDF+DOC 对Rao-Blackwellized粒子滤波器算法出现的地图构建不一致性和粒子退化问题进行了研究。在Rao-Blackwellized粒子滤波器的基础上，将采样集中在观测信息的可能性区域，使得采样的粒子更加符合真实环境状态；并且引入分层重采样优化策略，通过控制阈值，维持尽可能多的粒子多样性，有效地解......
5. 《基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法》PDF+DOC 针对无线传感器网络(WSN)中的多传感器融合目标跟踪，提出一种混合滤波算法，称为无迹混合集中式粒子滤波(UM-CPF)。该算法使用了一个混合的粒子传播方案。在使用集中式粒子滤波(CPF)对WSN中的节点测量信息进行融合时，粒子滤波器中的一部分粒子使用从无迹变换(UT)获得的高斯分布作为建议分布进行粒......
6. 《一种改进的粒子滤波算法应用于故障诊断》PDF+DOC 为了解决粒子滤波技术中粒子退化的问题，出现了重采样算法。传统的重采样算法如系统重采样，分层重采样等普遍运算时间较长，耗费去很多机时，有时难以满足对实时性要求较高系统的故障诊断。在对粒子滤波技术进行分析的基础上，提出了一种新的重采样算法—“斐波那契查找重采样”。并利用基于残差生成的系统故障诊断方法，将......
7. 《基于遗传粒子滤波器的传感器故障诊断》PDF+DOC 针对标准粒子滤波器(PF)中存在的粒子退化及计算量过大问题，将遗传算法中的选择、交叉、变异操作引入到PF中，代替传统的重采样方法，提出了一种改进的遗传粒子滤波器(GPF)算法。算法采用实数运算，从而避免了二进制编码操作。应用GPF与PF诊断三种常见的恒偏差、恒增益、卡死传感器故障，并比较了两者的诊断......
8. 《基于近邻量测认知信息的多传感器融合估计》PDF+DOC 在构建传感器模糊量测认知偏差的基础上，提出一种新的多传感器融合估计方法。运用相邻量测样本均值和协方差度量传感器可靠性，确保融合权重分配的客观性和灵敏性。实验结果表明，与基于均值融合算法和支持度融合算法相比，使用该方法得到的融合权值分配方式更加合理，可进一步提高估计精度。...
9. 《基于子波变换的多传感器最优信息融合估计》PDF+DOC 在线性最小方差最优信息融合准则下，提出了一种新的修正加权融合准则。在此基础上，结合子波域多尺度分解理论，构建了子波域多尺度多传感器按修正加权最优信息融合方法。该方法由于采用了修正的加权融合准则和子波域多尺度分解，提高了融合精度，减少了计算负担，便于实际应用。两个典型运动的仿真例子说明了其有效性。...
10. 《非标准多传感器信息融合下的状态融合估计》PDF+DOC 给出了标准多传感器观测信息的统一融合模型，在此基础上分析了传感器观测系统参数对最优融合估计性能的影响。针对存在量测系统误差的非标准多传感器融合系统，构建了一种有效的系统误差参数估计模型。此外对传感器间具有不同非线性误差成份的融合系统，提出了一种基于互迭代自适应半参数的状态融合估计算法。该算法通过对非......