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基于改进Att-LSTNet与无迹粒子滤波融合的主动配电网预测辅助状态估计
1
作者 王玥 于越 金朝阳 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期98-110,共13页
针对传统的无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)存在不准确的新息向量及未知的量测噪声协方差矩阵导致估计精度低的问题,提出一种改进Att-LSTNet与UPF融合的主动配电网预测辅助状态估计(forecasting-aided state estimation,FA... 针对传统的无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)存在不准确的新息向量及未知的量测噪声协方差矩阵导致估计精度低的问题,提出一种改进Att-LSTNet与UPF融合的主动配电网预测辅助状态估计(forecasting-aided state estimation,FASE)方法。首先,采用引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)对支持向量回归(support vector regression,SVR)的关键参数进行优化处理,利用历史数据建立GSA-SVR模型,并将其引入至Att-LSTNet模型的输出层,构建一种增强预测模型。然后,利用UPF中的新息向量来训练该模型,并结合孤立森林算法和箱线图法对原始新息向量进行监控和修正。最后,针对量测噪声协方差矩阵未知的情况,结合修正后的新息向量和UPF计算出未知量测噪声协方差矩阵,并进行状态估计。基于IEEE33与IEEE118节点标准配电系统的算例结果表明,所提出的方法在估计精度、泛化能力和鲁棒性等方面具有优越性。 展开更多
关键词 主动配电网 预测辅助状态估计 Att-LSTNet 无迹粒子滤波 SVR
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基于负荷预测和无迹粒子滤波的配电网动态状态估计
2
作者 卢锦玲 胡兴华 +2 位作者 张学哲 王恩泽 赵增辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期133-140,158,共9页
随着汽车充电成为新型重要负荷,为确保此时配电网运行与控制安全,对其进行实时准确的态势感知,提出一种基于卷积神经网络和门控循环单元的短期负荷预测与无迹粒子滤波算法自适应混合的配电网动态状态估计方法。结合使用卷积神经网络和... 随着汽车充电成为新型重要负荷,为确保此时配电网运行与控制安全,对其进行实时准确的态势感知,提出一种基于卷积神经网络和门控循环单元的短期负荷预测与无迹粒子滤波算法自适应混合的配电网动态状态估计方法。结合使用卷积神经网络和门控循环单元进行短期负荷预测,将预测得到的有功与无功功率进行潮流计算,再与无迹粒子滤波量测估计值自适应加权得到电压幅值和相角状态估计结果。以IEEE33节点配电网为例,验证了所提状态估计方法的准确性与面对不良数据时的鲁棒性。 展开更多
关键词 配电网 电动汽车 负荷预测 无迹粒子滤波 动态状态估计
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无迹粒子滤波跟踪的发动机性能退化预测
3
作者 李耀华 沈泽汉 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期378-384,共7页
针对航空发动机性能退化预测问题,这里提出了一个结合多阶段有效传感器融合的无迹粒子滤波发动机剩余寿命预测模型。模型针对数据融合,基于累积方差贡献率动态更新各个退化阶段的有效传感器,得到更符合实际情况的退化状态健康指标,然后... 针对航空发动机性能退化预测问题,这里提出了一个结合多阶段有效传感器融合的无迹粒子滤波发动机剩余寿命预测模型。模型针对数据融合,基于累积方差贡献率动态更新各个退化阶段的有效传感器,得到更符合实际情况的退化状态健康指标,然后应用无迹粒子滤波算法更新模型时变参数以实现发动机健康指标和剩余寿命的提前预测。这里采用发动机性能退化仿真实验数据集进行数据分析和验证。结果表明,所提出的基于方差贡献率的分阶段非线性融合方法,可以减少退化量中的冗余数据影响。所引用的无迹粒子滤波算法,有效解决了传统滤波算法中的粒子退化、结果发散问题。相较于一般的滤波方法在最终预测结果上,绝对误差减少7个周期,精度提高了3.6%,加强了粒子的跟踪能力,提高了目标跟踪的精度。为航空发动机的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 展开更多
关键词 方差贡献率 非线性融合 性能退化预测 无迹粒子滤波 航空发动机
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基于改进平方根无迹粒子滤波的RAM类目标跟踪
4
作者 张涵 张逊 梁燊 《指挥控制与仿真》 2024年第5期55-61,共7页
RAM类目标运动复杂,对跟踪系统提出了更高的要求。针对粒子滤波在解决RAM类目标跟踪过程中存在的粒子退化等问题,通过无迹变换计算得出后验概率密度函数充当粒子滤波的先验概率密度函数,提高后验概率密度函数拟合程度,最终提高粒子的有... RAM类目标运动复杂,对跟踪系统提出了更高的要求。针对粒子滤波在解决RAM类目标跟踪过程中存在的粒子退化等问题,通过无迹变换计算得出后验概率密度函数充当粒子滤波的先验概率密度函数,提高后验概率密度函数拟合程度,最终提高粒子的有效性。同时,在无迹变换过程中采用qr分解取代部分Cholesky分解,使输出信号方差矩阵保持非负性。最后,针对一段RAM类目标轨迹建立动力学模型,通过Matlab进行仿真,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 平方根无迹粒子滤波 无迹变换 RAM类目标 粒子退化
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基于无迹粒子滤波改进算法的电池容量衰退预测研究
5
作者 郭芮君 辛永强 杨剑锋 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1222-1230,共9页
为了提高电池容量预测的准确性和适用性,提出一种基于无迹粒子滤波的改进算法。为了减小滤波迭代过程的观测误差,引入支持向量回归算法对其予以改进。由于支持向量回归算法中的核函数与惩罚因子较难确定,提出使用遗传算法的寻优能力对... 为了提高电池容量预测的准确性和适用性,提出一种基于无迹粒子滤波的改进算法。为了减小滤波迭代过程的观测误差,引入支持向量回归算法对其予以改进。由于支持向量回归算法中的核函数与惩罚因子较难确定,提出使用遗传算法的寻优能力对其进行求解,形成一种经遗传算法和支持向量回归改进的模型。对这种融合模型进行性能评估,并与UPF-SVR和UPF-RVR进行对比,实验结果显示,融合模型预测结果的平均绝对误差E_(MA)和均方根误差S_(RMSE)分别低于2.0%和2.5%,相比其它模型预测精度更高,同时预测水平和收敛性均显著优于其它模型,更具有效性和可行性。 展开更多
关键词 电学计量 电池容量预测 无迹粒子滤波 遗传算法 支持向量回归 寻优能力
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一种面向AUV动态对接的声学补偿无迹粒子滤波算法
6
作者 付少波 关夏威 +1 位作者 王嘉 张昊 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期208-213,共6页
[目的]针对浅水环境下自主水下航行器(AUV)动态对接过程中超短基线定位系统(USBL)声学相对导航问题,提出一种基于扰动观测器的补偿无迹粒子滤波算法(CUPF)。[方法]该算法依据航位推算模型补偿USBL数据中的缺失值,利用观测器技术估计AUV... [目的]针对浅水环境下自主水下航行器(AUV)动态对接过程中超短基线定位系统(USBL)声学相对导航问题,提出一种基于扰动观测器的补偿无迹粒子滤波算法(CUPF)。[方法]该算法依据航位推算模型补偿USBL数据中的缺失值,利用观测器技术估计AUV动态对接过程中的未知扰动,结合无迹粒子滤波过滤USBL数据中的野值,并实现AUV状态的预估。[结果]湖试数据表明,所提方法能够有效地剔除USBL定位中的野值并填补缺失值,速度估计误差不超过15%,计算时间相较于传统算法减少了57%。[结论]所提方法可充分利用相对量测信息,在平滑AUV运动轨迹的同时提高USBL定位精度,准确估计AUV运动状态,有利于AUV顺利对接。 展开更多
关键词 自主式水下航行器 动态对接 补偿无迹粒子滤波 超短基线定位系统 扰动观测器
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双站纯方位空时软约束无迹粒子滤波算法 被引量：3
7
作者 张宏伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1261-1269,共9页
针对双站纯方位机动目标跟踪中由信息不完全和非结构化测量环境导致的有界混合似然问题,提出空时软约束无迹粒子滤波算法。针对目标先验未知,利用光电经纬仪对极几何约束测量空间点,预测空间曲面中心计算转弯率;为覆盖多域似然,采用无... 针对双站纯方位机动目标跟踪中由信息不完全和非结构化测量环境导致的有界混合似然问题,提出空时软约束无迹粒子滤波算法。针对目标先验未知,利用光电经纬仪对极几何约束测量空间点,预测空间曲面中心计算转弯率;为覆盖多域似然,采用无迹变换技术更新目标状态,引入模糊测度调制重要性函数;为保持估计方差维数不变性,根据狄拉克后验采样提取目标状态。仿真结果表明,对于典型的双站经纬仪跟踪空域点目标,相比于Rao-Blackwell多模型粒子滤波,提出算法的计算复杂度与单模型粒子滤波量级相当;相比约束辅助粒子滤波算法,提出算法的滤波精度提高了27%~41%。 展开更多
关键词 双站纯方位跟踪 机动目标 有界混合似然 空时软约束 无迹粒子滤波
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基于自适应无迹粒子滤波的SINS大方位失准角初始对准 被引量：11
8
作者 孙进 徐晓苏 +1 位作者 刘义亭 张利斌 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期154-159,共6页
针对捷联惯导系统大方位失准的情况进行分析,提出了采用了自适应UPF滤波进行初始对准的方法。该滤波器基于强跟踪滤波器的思想,通过引入衰减记忆因子有效增强当前信息残差对系统的修正作用,在一定程度上降低了由于系统简化、噪声统计特... 针对捷联惯导系统大方位失准的情况进行分析,提出了采用了自适应UPF滤波进行初始对准的方法。该滤波器基于强跟踪滤波器的思想,通过引入衰减记忆因子有效增强当前信息残差对系统的修正作用,在一定程度上降低了由于系统简化、噪声统计特性不确定对系统造成的影响,同时较好地克服了UPF中粒子退化的现象。当系统噪声统计特性确定时,自适应UPF水平对准时间比UPF对准时间大约少200 s,方位对准时间大约少150 s,对准结束后,自适应UPF对准的纵摇、横摇以及航向误差均值分别为?0.018?、0.0074?、?0.8609?,UPF对准对应的值分别为0.0209?、0.0189?、1.0983?。当系统噪声统计特性不确定时,自适应UPF水平对准时间比UPF对准时间大约少400 s,方位对准时间大约少450 s,对准结束后,自适应UPF对准的纵摇、横摇以及航向误差均值分别为0.0105?、0.0122?、?0.7304?,UPF对准对应的值分别为0.0454?、0.0278?、2.8174?。仿真结果表明:在系统噪声统计特性确定或不确定的情况下,自适应UPF能在一定程度上提高大方位失准捷联惯导系统的初始对准速度和对准精度。 展开更多
关键词 捷联惯导系统 大失准角 初始对准 无迹粒子滤波 自适应无迹粒子滤波
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移动机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法 被引量：16
9
作者 刘洞波 杨高波 +2 位作者 肖鹏 屈喜龙 刘长松 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1131-1137,共7页
针对机器人定位过程中传感器感知信息存在野值,加剧粒子退化,导致机器人状态参数滤波值失真,甚至出现定位失败的问题,提出一种机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法。在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,降低... 针对机器人定位过程中传感器感知信息存在野值,加剧粒子退化,导致机器人状态参数滤波值失真,甚至出现定位失败的问题,提出一种机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法。在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差,同时有效提升系统的抗噪声能力。同时利用抗差估计原理构造抗差方差分量统计量,并由该统计量引入的自适应因子调节增益矩阵,减弱野值对滤波的影响。实验结果表明,当观测数据中存在野值时,该算法能够有效地控制观测异常误差的影响,定位精度得到了很大提高,并在不同系统噪声和观测噪声方差下,具有较强的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 移动机器人 自适应抗差滤波 等价权函数 自适应因子 无迹粒子滤波
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基于无迹粒子滤波的车载锂离子电池状态估计 被引量：33
10
作者 谢长君 费亚龙 +1 位作者 曾春年 房伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第17期3958-3964,共7页
传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)算法估计动力锂离子电池的荷电状态(SOC)时,常会出现电池模型参数不准确或粒子退化等问题导致估计精度差甚至系统发散等现象。为解决粒子匮乏和噪声干扰等问题,提出一种改进的估计算法——无迹... 传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)算法估计动力锂离子电池的荷电状态(SOC)时,常会出现电池模型参数不准确或粒子退化等问题导致估计精度差甚至系统发散等现象。为解决粒子匮乏和噪声干扰等问题,提出一种改进的估计算法——无迹粒子滤波算法(UPF)以实现SOC的精确估计。运用无迹卡尔曼算法为每个粒子计算均值和协方差,解决粒子滤波技术中粒子退化的问题。通过锂离子电池充放电实验,对等效模型进行辨识,最后在脉冲充放电和UDDS动态工况下对该算法进行测试验证。实验结果证明,基于二阶RC等效电路模型的UPF算法能显著提高SOC估计的实时性和精确性,其SOC估计精度在2%以内,收敛速度在250 s内。 展开更多
关键词 荷电状态 锂离子电池 无迹卡尔曼滤波 粒子滤波 无迹粒子滤波
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基于无迹粒子滤波算法的发电机动态状态估计 被引量：12
11
作者 孙国强 王晗雯 +3 位作者 卫志农 黄蔓云 陈胜 黄强 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第14期133-139,共7页
同步相量测量单元(PMU)能够直接获取发电机动态过程中的功角等量测数据,由于实际的量测数据中含有随机噪声,为了得到更精确的发电机状态信息,有必要对量测数据进行滤波处理。提出一种基于无迹粒子滤波(UPF)的发电机动态状态估计新方法... 同步相量测量单元(PMU)能够直接获取发电机动态过程中的功角等量测数据,由于实际的量测数据中含有随机噪声,为了得到更精确的发电机状态信息,有必要对量测数据进行滤波处理。提出一种基于无迹粒子滤波(UPF)的发电机动态状态估计新方法。首先,该方法基于发电机四阶动态方程建立了发电机动态状态估计模型,其次,在粒子滤波(PF)的框架下,该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)求解PF的重要性密度函数,且在生成预测粒子的过程中使用了最新的量测信息,使得粒子的分布更加接近真实状态的后验概率分布。最后,通过美国西部系统协调委员会(WSCC)3机9节点系统和某实际电网系统的算例测试,将所提算法与UKF及PF的性能进行了对比。仿真结果表明,UPF在估计精度及对噪声的鲁棒性方面均优于PF与UKF。 展开更多
关键词 无迹粒子滤波 相量测量单元 发电机机电暂态 动态状态估计 鲁棒性
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基于量子遗传和无迹粒子滤波的人体运动跟踪 被引量：7
12
作者 李金 于虹 +1 位作者 周璐璐 梁洪 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第18期4867-4871,共5页
提出一种人体运动跟踪算法,用于解决多关节人体运动跟踪问题。由于无迹粒子滤波存在样本贫化现象,因而对目标运动估计产生影响,尤其估计模型为复杂的马尔可夫链的时域问题的影响尤为严重。通过分析产生该现象的原因,在无迹粒子滤波中引... 提出一种人体运动跟踪算法,用于解决多关节人体运动跟踪问题。由于无迹粒子滤波存在样本贫化现象,因而对目标运动估计产生影响,尤其估计模型为复杂的马尔可夫链的时域问题的影响尤为严重。通过分析产生该现象的原因,在无迹粒子滤波中引入量子遗传算法:一方面,增加样本集的多样性而缓解样本贫化现象的影响;另一方面,改善其估计、跟踪能力并有效缩短了计算时间。实验结果表明,所提出算法很好地减轻了样本贫化现象对无迹粒子滤波的影响,并提高了多关节人体运动跟踪的准确性,跟踪结果令人满意。 展开更多
关键词 人体运动跟踪 无迹粒子滤波 样本贫化 量子遗传算法
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基于无迹粒子滤波的功率变换器剩余寿命预测方法 被引量：5
13
作者 孙权 王友仁 +1 位作者 吴祎 姜媛媛 《电源学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期197-202,共6页
针对功率变换器难以准确建立表征其性能退化过程的物理模型,提出一种基于无迹粒子滤波的方法实现其剩余寿命预测。首先,通过分析电路关键元器件退化对电路性能的影响,选取输出电压均值作为寿命表征参数;其次,依据电路性能退化历史数据,... 针对功率变换器难以准确建立表征其性能退化过程的物理模型,提出一种基于无迹粒子滤波的方法实现其剩余寿命预测。首先,通过分析电路关键元器件退化对电路性能的影响,选取输出电压均值作为寿命表征参数;其次,依据电路性能退化历史数据,采用无迹粒子滤波进行故障趋势建模;最后,逐步递推预测寿命特征参数值并结合电路失效阈值从而实现功率变换器剩余寿命预测。以闭环SEPIC电路为例,分析了建模数据规模对预测性能的影响,并与卡尔曼滤波方法进行对比分析,其结果验证了所提方法的有效性及准确性。 展开更多
关键词 功率变换器 特征参数 无迹粒子滤波 剩余寿命预测
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基于高斯混合无迹粒子滤波的地形辅助导航算法 被引量：2
14
作者 孙立国 李欣 +1 位作者 李世丹 王德生 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期298-301,共4页
地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,... 地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度。针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波(GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样。通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好。 展开更多
关键词 地形辅助导航 贝叶斯后验概率估计 粒子滤波 高斯混合无迹粒子滤波
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基于无迹粒子滤波的电网动态谐波估计 被引量：2
15
作者 江辉 陈笠 +1 位作者 帅士奇 彭建春 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期80-88,共9页
提出一种基于无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)算法的电网动态谐波估计方法.通过无迹卡尔曼滤波算法得到电网动态谐波状态量的估计值和协方差,运用这些结果改进传统粒子滤波算法的重要密度函数,采用粒子滤波算法得到电网动... 提出一种基于无迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)算法的电网动态谐波估计方法.通过无迹卡尔曼滤波算法得到电网动态谐波状态量的估计值和协方差,运用这些结果改进传统粒子滤波算法的重要密度函数,采用粒子滤波算法得到电网动态谐波的最优估计值.该方法克服了无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)对噪声要求为高斯分布的限制和传统粒子滤波(particle filter,PF)算法易退化的缺点,保留了UKF对非线性问题的较好处理和PF强抗干扰性能力.仿真结果表明,在高斯噪声和非高斯噪声情况下,UPF算法得到的电网动态谐波幅值、相位的估计值都更接近真实值. 展开更多
关键词 电力系统 电能质量 动态谐波估计 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 无迹粒子滤波
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混沌粒子群优化无迹粒子滤波在组合导航中的应用 被引量：2
16
作者 李标 邓天民 +1 位作者 陆百川 张仕海 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期1232-1236,1284,共6页
针对目前无迹粒子滤波算法(UPF)在城市车载组合导航系统滤波中容易出现粒子贫化及粒子多样性损失等现象,为了克服以上缺陷来提高组合导航定位系统的导航精度和可靠性;将混沌粒子群优化(CPSO)融入UPF算法的重采样过程中,提出了一种新型... 针对目前无迹粒子滤波算法(UPF)在城市车载组合导航系统滤波中容易出现粒子贫化及粒子多样性损失等现象,为了克服以上缺陷来提高组合导航定位系统的导航精度和可靠性;将混沌粒子群优化(CPSO)融入UPF算法的重采样过程中,提出了一种新型粒子滤波算法——混沌粒子群优化无迹粒子滤波(CPSO-UPF)算法,其加快了滤波粒子的收敛速度,以缓解粒子的贫化问题。最后,将PF算法、UPF算法以及CPSO-UPF算法应用于车载组合导航系统中进行仿真实验,通过实验结果比较分析,CPSO-UPF算法的滤波性能明显优于UPF和PF算法,具有更高的定位系统状态估计精度。 展开更多
关键词 智能交通系统 无迹粒子滤波 混沌粒子群优化 重采样 GPS/DR组合导航
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一种自适应免疫优化的无迹粒子滤波器 被引量：3
17
作者 王旭阳 王智勇 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第4期231-235,共5页
针对无迹粒子滤波(UPF)在较偏观测时的退化现象及重采样带来的粒子枯竭问题,提出一种自适应免疫优化的无迹粒子滤波算法(AIO-UPF)。该算法在重采样过程中,利用免疫算法在亲和度与浓度调节机制下的全局寻优能力和多样性特征,通过引入自... 针对无迹粒子滤波(UPF)在较偏观测时的退化现象及重采样带来的粒子枯竭问题,提出一种自适应免疫优化的无迹粒子滤波算法(AIO-UPF)。该算法在重采样过程中,利用免疫算法在亲和度与浓度调节机制下的全局寻优能力和多样性特征,通过引入自适应阈值因子δ的Metropolis准则,使得粒子集能够有效地分布于高似然区域,提高了粒子的多样性和有效性,从而较好地抑制了在较偏观测时的粒子退化问题。仿真结果表明,AIO-UPF的性能优于传统UPF及标准粒子滤波,在状态估计精度上比传统UPF提高了27%左右。 展开更多
关键词 无迹粒子滤波 自适应免疫优化 METROPOLIS准则 阈值因子 粒子退化 粒子枯竭
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应用高斯粒子群优化的无迹粒子滤波 被引量：2
18
作者 汪晶 聂桂根 薛长虎 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第4期1-5,共5页
针对粒子滤波算法中存在的粒子退化与粒子匮乏的缺陷,提出了利用高斯粒子群优化无迹粒子滤波的新算法。算法使用无迹粒子滤波进行重要性采样,并将高斯粒子群优化算法融入重采样过程中。该算法选取的概率密度更加接近系统真实状态,有效... 针对粒子滤波算法中存在的粒子退化与粒子匮乏的缺陷,提出了利用高斯粒子群优化无迹粒子滤波的新算法。算法使用无迹粒子滤波进行重要性采样,并将高斯粒子群优化算法融入重采样过程中。该算法选取的概率密度更加接近系统真实状态,有效增加了粒子的多样性,提高了抽样效率,降低了粒子退化程度,缓解了粒子匮乏现象。试验结果表明,该算法的滤波精度明显优于粒子滤波与无迹粒子滤波算法所得到的滤波精度。 展开更多
关键词 无迹粒子滤波 高斯粒子群优化 粒子退化 粒子匮乏
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基于改进的无迹粒子滤波算法的列车组合定位方法研究 被引量：1
19
作者 董昱 李慧娟 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第3期251-254,共4页
列车实时定位是保证列车安全运行的重要环节。随着北斗卫星导航系统的发展,北斗卫星已逐步具备应用于列车定位的能力。针对北斗导航定位系统的特点及存在的问题,将SINS系统作为其补充定位方式。由于传统滤波算法在进行状态估计时仍存在... 列车实时定位是保证列车安全运行的重要环节。随着北斗卫星导航系统的发展,北斗卫星已逐步具备应用于列车定位的能力。针对北斗导航定位系统的特点及存在的问题,将SINS系统作为其补充定位方式。由于传统滤波算法在进行状态估计时仍存在粒子退化现象,为了进一步提高估计性能,提出了基于人工免疫无迹粒子滤波算法(AI-UPF)的列车组合定位方法。将人工免疫算法引入UPF算法的重采样过程,对粒子进行克隆和变异,改善了样本集的多样性,减轻了退化现象的影响。用该方法和UPF算法分别对北斗/SINS列车组合定位系统进行仿真实验。结果表明,AI-UPF算法能进一步减小定位误差,滤波效果较好。 展开更多
关键词 无迹粒子滤波(UPF) 粒子退化 人工免疫 组合定位
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面向调控网络参数学习的无迹粒子滤波算法
20
作者 强波 王正志 倪青山 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期146-148,166,共4页
目前基于微分方程模型学习网络参数的工作普遍基于卡尔曼滤波器,对所分析系统有线性假设前提,而基因调控网络具有强非线性,因此需要更适用于非线性模型的方法。提出了一种基于无迹粒子滤波器学习基因调控网络参数的方法,由于粒子滤波方... 目前基于微分方程模型学习网络参数的工作普遍基于卡尔曼滤波器,对所分析系统有线性假设前提,而基因调控网络具有强非线性,因此需要更适用于非线性模型的方法。提出了一种基于无迹粒子滤波器学习基因调控网络参数的方法,由于粒子滤波方法不受模型线性假设的约束,因此能够对非线性系统进行更好的拟合。通过对Repressillar模型中隐变量与未知参数的估计并与无迹卡尔曼滤波器所获结果的比较,提出的算法有效减少了估计误差。并对粒子数目对结果的影响进行了分析。相较于卡尔曼滤波器,无迹粒子滤波方法对于调控网络参数学习精度更高。粒子数目太少或太多都会减弱估计精度,因此选择适当的粒子数目非常重要。 展开更多
关键词 基因调控网络 参数学习 常微分方程 非线性 无迹粒子滤波
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