粒子滤波粒子滤波(PF:Particle Filter) 与卡尔曼滤波(Kalman Filter)相比较 粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)它是利用粒子集来表示概率可以用在任何形式的状态空间模型上其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布是一种顺序重要性采样法(Sequential Import
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 粒子滤波详述目录粒子滤波背景及简单过程重要性分布函数粒子匮乏与重采样粒子贫化及其解决方案在实现人群跟踪时的目标特征选择存在的问题和发展方向 2粒子滤波简要介绍粒子滤波:通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本对概率密度函数 进行近似以样本均值代替积分运算从而获得状态最小方差估计的过程这些样本被形象的称为粒子采
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第一章 粒子滤波 一.状态空间方程 用某种适当的模型来描述一个实际的物理系统来分析系统非常重要对于非线性模型其模型可以表示为: 1二. 粒子滤波的概念 粒子滤波属于广义上的一种非线性滤波方法它是利用一组随机
Click to edit Master title styleClick to edit Master title styleRandom Finite Sets in Stochastic FilteringBa-Ngu VoEEE Department University of MelbourneAustralia:.ee.unimelb.edu.austaffbvIEEE
x = 0.1 initial stateQ = 1 process noise covarianceR = 1 measurement noise covariancetf = 50 simulation lengthN = 100 number of particles in the particle filter xhat = xP = 2xhatPart = x Init
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级现代数字信号处理非线性信号滤波滤波的信号模型统计状态转换方程联系当前状态与以前状态统计观察测量方程联系观察数据与当前状态噪声滤波方法线性加性高斯噪声非线性加性高斯噪声非线性非高斯非加性噪声卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波基于高斯积分无色变换的卡尔曼滤波粒子滤波器信号模型滤波方法非线性滤波通用贝叶斯非线性滤波加性高斯噪声非加性高斯噪声高
:朱林富 :08120361 研究方向:粒子滤波基于粒子滤波实现的目标被动跟踪1.1 被动定位系统是一个仅有角测量的系统通常对于目标距离是不可测的由于实时处理和计算存储量的需求通常选用递推滤波算法来实现由于系统本身的弱观测性状态空间模型非线性强导致滤波算法的收敛精度和收敛时间满足不了要求处理这种非线性非高斯问题粒子滤波算法有很好的表现粒子滤波的基本思想是:首先依据系统状态向
卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的当时就没学明白也蒙混过关了以为以后也不用再见到它了可惜没这么容易后来学计算机视觉和图像处理发现用它的地方更多了没办法的时候只好耐心学习和理解了一直很想把学习的过程记录一下让大家少走弯路可惜总也没时间和机会直到今天我一直有一个愿望就是把抽象的理论具体化用最直白的方式告诉大家--不提一个生涩的词不写一个数学公式像讲故事一样先把道理说明白需要知道细节的同学可以自己去
2 粒子滤波理论粒子滤波通过非参数化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波适用于任何能用状态空间模型描述的非线性系统精度可以逼近最优估计粒子滤波器具有简单易于实现等特点它为分析非线性动态系统提供了一种有效的解决方法从而引起目标跟踪信号处理以及自动控制等领域的广泛本章首先概述用于求解目标状态后验概率的贝叶斯滤波理论随后介绍具有普遍适用性的粒子滤波器最后针对当前粒子滤波器
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