检索结果-南通市图书馆

现代导航 2020年第5期11卷 385-390页

作者：关超赵继超张扬中国电子科技集团公司第二十研究所西安710068

针对基于粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法(Particle Filter Track Before Detect,PF-TBD)存在采样粒子数目随空间维数呈指数增长、计算量急剧增加等问题,提出一种基于串行重采样改进的检测前跟踪算法(Serial Resampling Track Before ... 详细信息

针对基于粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法(Particle Filter Track Before Detect,PF-TBD)存在采样粒子数目随空间维数呈指数增长、计算量急剧增加等问题,提出一种基于串行重采样改进的检测前跟踪算法(Serial Resampling Track Before Detect,SR-TBD)。所提算法通过对粒子状态的位置空间与速度空间进行串行采样,实现搜索帧间能量的有效积累,并降低状态维数造成计算量的增加,提升算法收敛速度。通过算法仿真与传统PF-TBD算法对比,表明本文提出的改进算法在算法收敛速度、运算量等方面均得到提升。

关键词： PF-TBD 检测前跟踪改进重采样

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基于滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法研究

基于滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法研究

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作者：林慧龙中北大学

学位级别：硕士

锂离子电池应用领域广泛,评估其健康状态成为研究热点也就不言而喻。但拥有复杂电化学特性的锂离子电池,其容量会伴随不断循环充放电过程呈现退化趋势,当容量退化至失效阈值（通常为额定容量70%~80%）时,即视为锂离子电池寿命到达终结... 详细信息

锂离子电池应用领域广泛,评估其健康状态成为研究热点也就不言而喻。但拥有复杂电化学特性的锂离子电池,其容量会伴随不断循环充放电过程呈现退化趋势,当容量退化至失效阈值（通常为额定容量70%~80%）时,即视为锂离子电池寿命到达终结状态。故进行锂离子电池剩余寿命预测研究,有利于提高系统可靠性,预防事故发生,具有重要研究及应用价值,已成为电池系统健康评估重要研究内容。近些年,在锂离子电池剩余寿命预测方法中,主要包括两类:基于经验的预测和基于性能的预测。滤波技术是一种基于性能的预测方法,在预测电池剩余寿命时,常用的有扩展卡尔曼滤波与粒子滤波。它们能够从数据角度出发,来获得测试数据与时间的变化规律,或者获得系统状态内部递推关系,此类数学模型相对易于获取,拥有更广适用范围。同时,卡尔曼滤波收敛性较好,在进行初始值设置时无标准要求,通常根据经验选取初始值,所得估计效果比较理想。粒子滤波利用蒙特卡洛思想解决贝叶斯估计,与经验退化模型相结合在预测锂离子电池剩余寿命时,通过粒子集表征概率,在非线性非高斯退化过程中适应能力良好,对于任何形式的状态空间模型均适用。鉴于上述情况,本文开展了基于滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法研究。首先,基于电池循环寿命退化测试数据,本文分析了锂离子电池寿命退化过程,并选择基于性能的模型预测方法,采用扩展卡尔曼滤波对电池剩余寿命进行预测,并分析实验所得预测结果。其次,针对扩展卡尔曼滤波较适用于弱非线性模型,对于有着复杂电化学特性的锂离子电池适应性较差的问题,采用基于贝叶斯估计的标准粒子滤波继续对电池剩余寿命进行预测,同时将结果与扩展卡尔曼滤波做了对比分析。最后,针对标准粒子滤波重采样中的粒子退化问题,分别进行了多项式重采样与分层重采样的寿命预测实验,并在此基础上,利用改进重采样技术,继续进行此方法的电池剩余寿命预测实验,然后将三种重采样算法的预测结果进行对比分析,同时又与标准粒子滤波做了预测结果对比。文章采用美国NASA PCoE研究中心提供的公开电池测试数据完成相关实验,将扩展卡尔曼滤波与标准粒子滤波的预测结果进行对比,之后又将标准粒子滤波与改进重采样粒子滤波的预测结果对比,并通过多次误差分析,从而验证改进重采样粒子滤波可相对有效地预测锂离子电池剩余循环寿命,预测性能更具优势,预测精度更加准确。

关键词：锂离子电池扩展卡尔曼滤波粒子滤波改进重采样剩余寿命预测

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水下传感器网络目标跟踪算法研究

水下传感器网络目标跟踪算法研究

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作者：周圣贤浙江大学

学位级别：硕士

基于传感器网络的目标跟踪是水下传感器网络应用研究的一个重要前沿,水下目标跟踪在国防、资源勘探等领域有重要应用。水下传感器网络目标跟踪涉及目标识别与检测、信号处理算法、传感器网络、水声通信等技术。本文主要研究了水下传感... 详细信息

基于传感器网络的目标跟踪是水下传感器网络应用研究的一个重要前沿,水下目标跟踪在国防、资源勘探等领域有重要应用。水下传感器网络目标跟踪涉及目标识别与检测、信号处理算法、传感器网络、水声通信等技术。本文主要研究了水下传感器网络网格拓扑下基于有效节点选择的分布式卡尔曼滤波算法、基于簇状网络下的分布式粒子滤波算法和强水下噪声下弱目标检测前跟踪粒子滤波算法。本文详细描述了算法的原理和实验结果。论文的主要工作有： 1、总结了水下传感器网络目标跟踪的贝叶斯算法,结合水下传感器网络的网格模型,分析了卡尔曼滤波在分布式网络中的应用,采用有效节点选择策略,对网格模型的传感器节点进行有效选择,减少了工作传感器的数量,对分布式卡尔曼滤波目标跟踪算法进行了仿真实验进行验证。 2、针对水下传感器网络的簇状模型,论文详细分析了水下传感器网络分布式跟踪算法的通信模型,引入了水下目标跟踪算法的性能评价指标,针对粒子滤波算法的系统重采样过程缺点采用了一种改进的重采样算法并进行了仿真验证。论文采用分布式的粒子滤波跟踪算法对水下运动目标进行了仿真,并与标准粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波进行了跟踪性能比较,对该改进的分布式粒子滤波跟踪算法进行了性能评价。 3、针对水下环境强背景噪声的情况,引入检测前跟踪思想,详细论述了检测前跟踪思想的原理,并对粒子滤波检测前跟踪算法进行了详细描述,对水下声纳传感器的弱目标检测问题进行了分析,结合声纳传感器的检测特性和水下环境的强杂波噪声,对水下运动目标的跟踪情况进行了仿真分析。

关键词：水下传感器网络目标跟踪分布式卡尔曼滤波有效节点选择分布式粒子滤波改进重采样性能评价检测前跟踪声纳弱目标检测

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基于改进粒子滤波的检测前跟踪算法研究

基于改进粒子滤波的检测前跟踪算法研究

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第八届中国指挥控制大会

作者：关超中国电子科技集团公司第二十研究所

针对基于粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法(Particle Filter Track Before Detect,PF-TBD)存在采样粒子数目随空间维数呈指数增长、计算量急剧增加等问题,提出一种基于改进粒子滤波的检测前跟踪算法(Improved Particle Filter Track Be... 详细信息

针对基于粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法(Particle Filter Track Before Detect,PF-TBD)存在采样粒子数目随空间维数呈指数增长、计算量急剧增加等问题,提出一种基于改进粒子滤波的检测前跟踪算法(Improved Particle Filter Track Before Detect,IPF-TBD)。所提算法通过对粒子状态的位置空间与速度空间进行串行采样,实现搜索帧间能量的有效积累,并降低状态维数造成计算量的增加,提升算法收敛速度。通过算法仿真与传统PF-TBD算法对比,表明改进算法在算法收敛速度、运算量等方面均得到提升。

关键词：粒子滤波检测前跟踪改进重采样

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