地形特征对粒子滤波导航算法精度影响分析

地形导航是利用飞行器下方地形估计飞行器空间位置的导航方法。由于地形是强非线性模型,因此地形导航可以看作非线性状态估计问题,地形特征直接影响导航精度。在讨论粒子滤波导航算法基础上,重点研究了地形特征对后验概率密度和Cramer-Rao下界的影响,得出了地形梯度和相似度是影响粒子滤波导航算法精度的根本原因,为飞行区域选择、飞行路径规划提供了依据,具有较强的实用性。     

基于粒子滤波的INS/TAN组合导航

将粒子滤波应用于INS／TAN组合导航系统中。仿真证明,该滤波方法有效地克服了地形的非线性特性和惯导误差对组合导航结果的影响。     

改进的粒子滤波算法在车辆组合导航中的应用

针对目前粒子滤波粒子贫化、计算量大等问题,提出了基于自适应迭代重采样的粒子滤波计算方法。改进的粒子滤波算法在不损失对系统状态估计精度的前提下,缓解了粒子贫化,降低了计算量,缩短了计算时间,同时保证了状态的估计性能。通过实际算例分析,验证了该算法的有效性。最后将该算法应用于GPS/DR车辆组合导航中,仿真结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于系统性能的近地告警技术研究

基于多种导航信息综合处理、告警计算的近地告警系统,对于避免可控撞地事故、提升飞机安全具有重要意义.本文首先介绍了近地告警系统的工作原理,研究了基于SOC曲线的告警包线设计技术,并以过大近地速率告警模式为例进行了告警包线的仿真.最后,利用实际飞行数据分析验证了告警包线合理性以及导航信息可靠性对系统性能的影响.     

民机增强型近地告警仿真系统设计

增强型近地告警系统(EGPWS)是民航飞机上必需的航空电子设备,对保障飞行安全有重要的意义。增强型近地告警的仿真系统是研究增强型近地告警的一个有效手段,在VC 6.0平台下建立飞机的六自由度模型,人机交互界面和告警模块;利用Tilcon软件设计虚拟仪表并研究前视地形的显示方法;同时借助Flight Gear飞行模拟器实现飞行仿真的三维可视化显示,通过UDP通信将各个模块连接成一个完整的可视化仿真系统,实现对近地告警和飞行状态直观形象的显示。实验结果表明设计的系统能够对告警模式进行准确有效的报警,并具有可扩展性强、易操作的优点。     

粒子滤波算法研究

本文介绍了几种粒子滤波算法,然后详细的介绍了各算法存在的主要问题,以及各种改进算法的优势。最后给出了粒子滤波在研究领域中的一些应用。最后通过介绍几种算法对全文做出了总结。     

基于Sage-Husa的优化粒子滤波算法

针对非线性系统噪声未知时粒子滤波容易发散或者精度下降的问题,提出一种粒子滤波和改进的Sage-Husa估计器相结合的混合滤波算法。首先用粒子滤波对系统状态进行初步估计,将初步估计值作为次级Sage-Husa滤波器的输入量测值,并与系统状态方程组成新的系统,进而用改进的Sage-Husa算法实时估计系统噪声的统计特性并进行滤波,得到最终的系统状态估计值;为了进一步比较算法的性能,对算法的复杂度进行了定量计算,分析表明优化的算法并未明显提高算法的计算量;最后通过目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性。     

三维地形提示告警系统的设计与实现

阐述三维地形提示告警系统,这是一种增强型地形提示和告警的系统,是航空电子系统导航防撞的必备机载设备。针对大容量地形数据加载和前视地形绘制,为提高系统实时性及实用性,基于嵌入式平台系统对三维地形告警系统算法和三维显示进行了设计和研究,它采用多核处理器技术实现算法运算和地形加载绘制,软件运行基于嵌入式实时操作系统实现。提出一种三维地形加载显示方法对三维地形进行加载显示,设计嵌入式软件对算法进行实现验证。通过实验效果分析,验证地形加载显示算法高效性和系统实时性及实用性。     

粒子滤波和正则粒子滤波算法性能研究

主要介绍了解决系统状态估计问题的滤波算法。在提出非线性高斯系统模型的基础上着重阐述了扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)和正则粒子滤波(RPF)算法。对这三种算法在不同的噪声条件下的估计性能进行了仿真分析。结果表明,在非线性高斯系统中,PF和RPF的估计性能远比EKF的估计性能要好,由于RPF是从离散分布中重构其近似连续分布,再从该连续分布中采样粒子,估计性能比PF要好,尤其在小噪声的环境下,估计性能更加稳定。     

基于模拟退火粒子群优化的粒子滤波算法

本文提出一种基于模拟退火粒子群优化的粒子滤波新算法,该算法基于一个高斯分布来不断更新粒子,采用随机概率扰动的方式作为粒子群算法的全局极值更新条件,增加了全局最优区域的搜索能力,避免了粒子过早的"趋同性",仿真实验结果表明,算法克服了粒子退化问题,提高了预估精度,预估性能优于传统的粒子滤波方法。     

基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

Improved particle filter based on fine resampling algorithm

In order to solve particle degeneracy phenomenon and simultaneously avoid sample impoverishment,this paper proposed an improved particle filter based on fine resampling algorithm for general case,calle...     

基于Box粒子滤波的参数自适应机动目标跟踪

针对机动目标跟踪加速度的不确定性,引入一种新的参数自适应算法,采用粒子滤波及高斯核密度估计技术,估计目标机动参数,实现对任意机动目标的跟踪。在此基础上,考虑到粒子滤波计算代价较高的问题,进一步引入区间分析技术,采用Box粒子代替传统的粒子,以提高算法的计算效率。实验结果表明,提出的算法能够有效地跟踪任意机动目标,且运算时间明显低于传统的参数自适应算法。     

基于改进粒子滤波的鲁棒目标跟踪算法

为了克服样本贫化现象导致的滤波发散,本文对重采样后的粒子进行有方向性的变异操作,在增加样本集的多样性同时使粒子集更集中均匀的分布在目标的邻域.同时把Mean Shift算法引入粒子滤波(PF)框架中,对PF估计结果迭代得到最优的目标状态,并用迭代得到的状态值控制粒子变异的方向.仿真实验表明,本文提出的方法具有更高的估计...     

一种基于高斯模型的自适应地物杂波滤波算法

在天气雷达信号处理中地物杂波滤除非常重要,地物杂波会造成有强烈回波的假象,对预报造成干扰.提出了一种基于高斯模型的自适应频域地物杂波滤波算法,并以天津站实际的雷达回波信号为例,对2种滤波器的效果进行了分析和比较.仿真结果表明,频域滤波算法能有效消除地物杂波和超折射,最大限度地保留了天气信号.     

一种导向粒子滤波跟踪算法

粒子滤波算法在运动目标跟踪方面有着广泛的使用,粒子滤波中的重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但是重采样会导致粒子的多样性的丧失。针对这个问题,改进粒子滤波算法,改进过程中结合了导向滤波的基本思想,因此将这种方法称为导向粒子滤波跟踪算法。导向滤波是近几年提出的一种新的滤波方式,与传统滤波相比,它在滤波的时候会引入一幅指导图像,鉴于这个思想,我们在进行粒子滤波的时候,引入一种导向粒子作为一个指导量,来保留一些目标图像上的信息。实验证明了这种算法可以更好地对目标进行定位跟踪。     

基于粒子群优化和M-H采样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法

针对实际应用条件下传感器节点的观测数据与目标动态参数间呈现为非线性关系的特性,提出了一种基于粒子群优化和M-H抽样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法。该方法采用分布式结构,在动态网络拓扑结构下,由粒子群优化和M-H抽样技术实现滤波中的重抽样过程,抑制粒子退化现象,并通过粒子间共享历史信息,降低单个粒子历史状态间的相关性使各粒子能快速收敛至最优分布,从而实现高精度的目标跟踪效果。仿真结果表明,相比现有的基于信息粒子滤波和并行粒子滤波技术的传感器网络目标跟踪方法,所提出的方法能降低网络总能耗,同时保证目标跟踪的精度。     

基于粒子滤波的机载目标跟踪系统设计

基于微小型机载成像跟踪系统设计思想及需求,设计并实现了以高性能的DSP芯片TMS320-DM642为核心处理器,结合可编程逻辑器件CPLD和FPGA的实时图像跟踪处理平台。平台采用基于粒子滤波的目标跟踪算法,实现对目标的实时跟踪。采用卡尔曼滤波器,提高了粒子的利用效率,在改进了算法实时性的同时解决了图像跟踪系统的延时性问题,提高了跟踪系统的稳定性。算法仿真结果表明,与传统相关匹配算法相比,基于粒子滤波的跟踪算法具有更好的鲁棒性和实时性,能满足机载成像跟踪系统实时图像跟踪的要求。