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粒子滤波及其在无线通信中的应用

粒子滤波及其在无线通信中的应用

作者：冯大海西华大学

学位级别：硕士

最优贝叶斯估计是一种求解目标状态后验概率密度分布的常用方法，在线性高斯系统中，状态后验概率密度的均值与方差可通过卡尔曼滤波方式递推得到，然而对于非线动态系统，由于多重积分的存在而无法用最优贝叶斯估计方法得到后验分布的... 详细信息

最优贝叶斯估计是一种求解目标状态后验概率密度分布的常用方法，在线性高斯系统中，状态后验概率密度的均值与方差可通过卡尔曼滤波方式递推得到，然而对于非线动态系统，由于多重积分的存在而无法用最优贝叶斯估计方法得到后验分布的准确解析式，为此人们提出了许多的近似次优算法，在这些次优算法中，粒子滤波的估计精度最高、发展前景最好。作为非线性动态系统状态估计的主要方法，粒子滤波是一种通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来递推实现贝叶斯滤波的算法，即利用状态空间中的一组按照贝叶斯准则进行更新的粒子来对未知状态的后验概率密度进行估计，当样本粒子趋于无穷时，则这种近似方式得到的概率密度可等价于真实后验概率密度。针对非线性系统的状态估计问题，特别是非线性非高斯系统，粒子滤波为系统状态的求解提供了一种简单而有效的工具，因其设计简单、易于编程等优点，现已受到了越来越多的关注，已被广泛应用于通信、雷达、导航、目标跟踪和机器学习等多个领域。粒子滤波算法虽然目前在国内外已取得了许多可喜的进展，但由于发展时间不长，许多关键性技术难题还没有得到解决，如建议分布函数的构建，重采样算法引起的样本枯竭，权值退化现象严重，算法收敛性等问题，为此，本文将从最优贝叶斯滤波方法展开研究，逐步从线性高斯系统的滤波方法过渡到非线性系统的粒子滤波算法，主要研究了它的建议分布函数和重采样技术，并提出了两种改进的粒子滤波算法。一种是从差分演化算法的角度出发，通过引入自适应策略，利用对采样粒子的自适应差分变异和自适应差分杂交的方式来增加粒子的多样性，进而解决重采样带来的样本枯竭问题;另一种改进算法是用粒子群优化算法和人工免疫算法对采样粒子进行优化处理，用人工免疫算法扩大算法的寻优范围，使粒子集合向高似然区域移动，缓解由建议分布函数与真实后验分布之间差异所造成的权值退化问题。仿真实验表明，这两种改进的粒子滤波算法能有效地缓解粒子权值的退化，缩短算法运行的时间，提高状态估计的精度。最后将改进的一种算法应用于无线通信系统中的信道估计，以达到改善无线通信系统的信号传输性能的目的。

关键词：贝叶斯滤波粒子滤波重取样建议分布函数信道估计

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基于非线性滤波的小卫星姿态确定及控制研究

基于非线性滤波的小卫星姿态确定及控制研究

作者：曹璐国防科学技术大学

学位级别：硕士

现代小卫星以其高性能、低风险、短周期、低投入等特点,成为空间技术发展的一个重要方向。但由于受到成本、尺寸、质量、功耗等条件的限制,使得小卫星常常采用低精度、低功耗敏感器进行姿态确定及控制,致使姿态确定及控制水平普遍较低,... 详细信息

现代小卫星以其高性能、低风险、短周期、低投入等特点,成为空间技术发展的一个重要方向。但由于受到成本、尺寸、质量、功耗等条件的限制,使得小卫星常常采用低精度、低功耗敏感器进行姿态确定及控制,致使姿态确定及控制水平普遍较低,严重影响了小卫星的总体性能。为了更好的提高小卫星性能,满足未来任务的需求,研究基于低精度敏感器实现高精度姿态确定及控制的技术,是有着重要意义的。论文正是以此为背景,研究解决了以下几个关键问题,主要内容如下: 研究了多种改进的EKF姿态确定方法。在对传统的EKF方法进行了深入研究的基础上,通过对观测矢量的进一步推导,获得了基于角速度的观测方程,丰富了观测模型,提高了观测数据的利用率,并在此基础上对姿态确定流程进行了设计,改进了传统EKF算法,并通过仿真,获得了较高的姿态确定精度。研究了联邦滤波算法和预测滤波算法并将其应用于小卫星姿态确定中。通过对联邦滤波算法的研究,提出了基于新息观测的信息分配因子方法,该方法通过将观测新息引入到信息分配因子中去,提高了信息分配因子的准确性和可靠性,进而提高了改进联邦滤波算法的姿态确定精度。通过对预测滤波算法的研究,提出了将模型误差及角速度误差同时进行解耦估计的预测滤波策略,提高了模型的准确性,加速了角速度的收敛速度,进而增强了改进预测滤波算法处理非线性、非高斯白噪声的能力,通过仿真验证了两种方法均具有较高的滤波精度。研究了粒子滤波加速方法并将其应用于小卫星姿态确定中。通过对粒子滤波理论的学习、研究,大胆引入极限近似的思想,以此证明了采用少量粒子进行状态估计的可行性,并将“局部设计”的思想引入贝叶斯滤波及序贯重要性采样方法中,通过设计混合重采样方法进一步完善了整个粒子滤波加速方法,并在此基础上,对其进行了未知参数估计的增广研究。最后以小卫星姿态确定为例,提出了运用粒子滤波加速方法进行状态估计的一般流程,并取得了较前文方法更高的滤波精度。研究了基于滑模变结构控制的小卫星姿态控制方法。研究了基于I/O线性化的滑模变结构模糊自适应控制方法,取得了较好的控制效果,在此基础上,通过对非奇异Terminal滑模变结构的设计,提出了非奇异Terminal滑模变结构模糊自适应控制,验证了该方法可以在有限时间内实现姿态控制的快速收敛,通过进一步对该思想的完善,提出了全局快速积分Terminal滑模自适应控制,不仅使小卫星的姿态在有限时间内实现快速收敛,同时增强了其抗干扰能力。最后,通过仿真验证了控制方法的可靠性和有效性。论文研究的非线性滤波方法及滑模变结构控制理论,具有较强的非线性处理能力,可以实现低精度敏感器的高精度姿态确定及控制,有助于提高小卫星的总体性能,论文的研究工作可以为这一领域的技术研究和发展提供方案参考和技术支持。

关键词：现代小卫星姿态确定姿态控制观测矢量敏感器联邦滤波预测滤波粒子滤波贝叶斯滤波序贯重要性采样滑模控制模糊自适应控制

基于高斯过程的室外移动机器人视觉定位系统及算法研究

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基于高斯过程的室外移动机器人视觉定位系统及算法研究

作者：李钦坚深圳大学

学位级别：硕士

目前,移动机器人的定位系统及算法在室内环境中已经取得了较好的定位效果,但是这些系统及算法在室外运行时会由于室外非结构化的环境、噪声和光照等各种因素的影响而无法很好地运行,因此室外移动机器人的定位仍然存在着许多问题亟待解... 详细信息

目前,移动机器人的定位系统及算法在室内环境中已经取得了较好的定位效果,但是这些系统及算法在室外运行时会由于室外非结构化的环境、噪声和光照等各种因素的影响而无法很好地运行,因此室外移动机器人的定位仍然存在着许多问题亟待解决。本文主要研究使用视觉的传感数据在室外环境下移动机器人的定位问题,主要的研究内容如下:首先,针对移动机器人的定位问题,本文主要利用的是贝叶斯滤波的框架,已知贝叶斯滤波主要是通过运动模型和观测模型从当前时刻预测下一时刻机器人的状态或位置,以此方法迭代求出机器人运行的轨迹。而在贝叶斯滤波的观测模型中,使用了马尔可夫假设,即机器人当前的状态观测值只和当前时刻的控制以及观测信息相关,使用这种假设无疑丢失了机器人历史数据的可利用性。因此,本文在贝叶斯滤波的观测模型中引入高斯过程来进行建模,通过高斯均值和协方差来表征观测模型,而协方差表示了环境结构相关信息,通过高斯过程的方法可以综合考虑机器人所有的历史数据,并通过所有历史数据的相关结构来降低定位的误差。其次,将全局视觉特征和语义特征引入了高斯过程改进的观测模型,将观测模型扩展到视觉的高维数据,并探讨了全局视觉和语义特征单独使用和相互结合之后的不同定位效果。进一步将各个模块整合构建了用于室外移动机器人视觉定位的系统,详细论述了系统的各组成部分和功能,并通过两个真实的室外数据集验证了算法的有效性。为了处理方便,我们通过高斯过程对历史轨迹上相邻位置间的相关结构进行了建模,并假设了观测值之间的独立性。然而现实世界中机器人观测到的路标或特征之间往往具有结构相关性,因而进一步利用多输出的高斯过程来对这种相关性进行建模,将具有结构相关的观测值组成不同的区域块,通过区域块之间观测值的相关性来对定位进行进一步优化。本文也提出了在线稀疏的多输出高斯过程的近似计算方法,同样可以解决原来多输出高斯过程计算的内存和时间消耗的问题,实现常数级别的时间和内存复杂度从而有利于机器人持续地定位,并提出了用于模型选择的多输出类型的聚类算法和超参数学习方法来选择核函数。同样,也在两个数据集上对算法进行了评估,验证了我们提出的算法能有效降低机器人定位的误差和保证视觉定位系统运行的有效性。

关键词：移动机器人定位贝叶斯滤波全局和语义特征观测模型高斯过程

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非线性最优滤波采样计算方法述评

郑州轻工业学院学报（自然科学版） 2013年第5期28卷 78-84页

作者：郭凌云赵文丽丁国强张志艳郑州轻工业学院电气信息工程学院河南郑州450002 河南省轻工业职工大学机电工程系河南郑州450002

基于贝叶斯估计理论基础,从减小最优滤波算法计算量、提高计算效率的角度综述了GaussHermite滤波、扩展Kalman滤波、Sigma点Kalman滤波算法中的确定性采样计算方法以及粒子滤波算法中随机样本点粒子计算方法,指出:针对粒子滤波算法中采... 详细信息

基于贝叶斯估计理论基础,从减小最优滤波算法计算量、提高计算效率的角度综述了GaussHermite滤波、扩展Kalman滤波、Sigma点Kalman滤波算法中的确定性采样计算方法以及粒子滤波算法中随机样本点粒子计算方法,指出:针对粒子滤波算法中采样函数设计、重采样技术、高斯近似法与粒子滤波法的有效融合来设计研究新型高效高精度粒子最优滤波算法,将成为未来Bayesian最优滤波理论方法研究的重要领域和发展方向,而构建区间粒子最优滤波理论算法不失为粒子滤波理论算法研究的新思路.

关键词：贝叶斯滤波卡尔曼滤波确定性采样随机性采样粒子滤波

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基于卡尔曼滤波的目标跟踪理论简述

电信技术研究 2015年第4期 42-55页

作者：邓兵彭华峰

在目标跟踪系统中，滤波方法是重要的研究内容之一。在假定状态模型和观测模型已知的情况下，可采用滤波算法获得状态估计。对于线性高斯系统，卡尔曼滤波算法是最小均方误差意义下的最优算法。对于非线性、非高斯系统，需要采用非线性... 详细信息

在目标跟踪系统中，滤波方法是重要的研究内容之一。在假定状态模型和观测模型已知的情况下，可采用滤波算法获得状态估计。对于线性高斯系统，卡尔曼滤波算法是最小均方误差意义下的最优算法。对于非线性、非高斯系统，需要采用非线性滤波算法进行状态估计。文章从贝叶斯滤波理论出发，针对卡尔曼滤波理论在目标跟踪中的应用，重点介绍经典卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波的基本原理和方法步骤，为实际工程提供一定的理论参考。

关键词：目标跟踪贝叶斯滤波卡尔曼滤波

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粒子滤波及其改进算法的比较

中国新通信 2009年第15期11卷 45-51页

作者：王九明酆广增南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

针对非线性、非高斯问题,建立了动态状态空间模型,详细分析了贝叶斯滤波的原理。对于满足线性和高斯的状态空间模型,卡尔曼滤波性能是最优的。但是,真实世界的非线性、非高斯问题存在,使得人们不得不寻找一种更好的滤波方法。解决非线... 详细信息

针对非线性、非高斯问题,建立了动态状态空间模型,详细分析了贝叶斯滤波的原理。对于满足线性和高斯的状态空间模型,卡尔曼滤波性能是最优的。但是,真实世界的非线性、非高斯问题存在,使得人们不得不寻找一种更好的滤波方法。解决非线性滤波问题最普遍的方法就是扩展卡尔曼滤波。但扩展卡尔曼滤波只适合弱非线性系统,对于强非线性系统,容易导致滤波发散。因而介绍了适用于强非线性、无高斯约束的基于序列蒙特卡罗算法的粒子滤波波器及其改进算法规则化粒子滤波器。最后对上述几种滤波器进行了性能仿真及分析。

关键词：动态状态空间模型贝叶斯滤波非线性非高斯扩展卡尔曼滤波粒子滤波规则化粒子滤波

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中型组足球机器人全向视觉定位技术

信息技术 2009年第1期33卷 5-9页

作者：毛慧珍陈西平浮红霞赵波罗阳河南理工大学机械与动力工程学院焦作454000

自定位是移动机器人正常工作所必须具备的能力。综述了RoboCup中型组足球机器人比赛中机器人的基于视觉定位技术,包括机器人自定位技术和多机器人协作物体定位技术,并对这些定位方法特点进行了分析探讨。首先介绍算法相对简单且应用广... 详细信息

自定位是移动机器人正常工作所必须具备的能力。综述了RoboCup中型组足球机器人比赛中机器人的基于视觉定位技术,包括机器人自定位技术和多机器人协作物体定位技术,并对这些定位方法特点进行了分析探讨。首先介绍算法相对简单且应用广泛的基于路标的几何定位法;其次分析基于贝叶斯滤波的概率定位方法,它融合了多传感器信息,能够达到较好的定位性能;最后探讨了多机器人协作物体的定位方法。最后对机器人视觉定位的发展趋势进行了展望。

关键词：移动机器人视觉定位贝叶斯滤波概率定位

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改进的粒子滤波算法性能分析

郑州轻工业学院学报（自然科学版） 2009年第2期24卷 73-75页

作者：张军辉李响河南大学计算机与信息工程学院河南开封475001 黄河水利职业技术学院学生处河南开封475001

对几种改进的粒子滤波算法进行了仿真分析.给出了PF-EKF,PF-UKF以及PF-MC3种典型的改进算法.在仿真实验中,针对一种典型的非线性系统,分别采用多种粒子滤波算法进行实验.结果证明,改进的粒子滤波算法性能明显提高.

关键词：扩展卡尔曼滤波粒子滤波贝叶斯滤波

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无线传感器梯度化路由表更新算法

中国信息化 2021年第3期 42-43,47页

作者：牛一博 32238部队信息系统运维室

随着无线传感器网络的普遍运用,无线传感器网络的研究也越来越被重视,路由问题是无线传感器网络中最值得研究的问题。路由问题可以描述为当目标运动到传感器区域内,利用传感器网络侦测到目标,把目标位置传递给用户用以检索应用。本文运... 详细信息

随着无线传感器网络的普遍运用,无线传感器网络的研究也越来越被重视,路由问题是无线传感器网络中最值得研究的问题。路由问题可以描述为当目标运动到传感器区域内,利用传感器网络侦测到目标,把目标位置传递给用户用以检索应用。本文运用协同路由技术,在路由信息处理上,选择基于网格的序列贝叶斯滤波法。最后根据上述理论在Matlab平台实现网格序列贝叶斯滤波的仿真,实现了动态簇网格贝叶斯滤波法定位。

关键词：无线传感器网络路由问题贝叶斯滤波路由信息 Matlab平台动态簇路由表更新网格