邓飞 作品数:3 被引量:15 H指数:2 供职机构: 佛罗里达国际大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 天津市高等学校科技发展基金计划项目 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 更多>>
基于模拟退火的粒子滤波在目标跟踪中的应用 被引量:8 2011年 针对目标跟踪中的机动目标跟踪,提出了一种基于模拟退火(SA,simulated annealing)的粒子滤波(PF,particle filter)跟踪算法(SAPF)。通过采用SA方法改进重要抽样密度函数,在状态转移基础上增加扰动量,依据Metropolis准则解决粒子的贫乏问题,扩展粒子的局部搜索范围;以降温设计促使粒子向高似然区域移动,建议分布产生的粒子更能反映系统状态的后验概率分布。实验结果表明,与PF相比,SAPF具有更高的跟踪精度。 杨淑莹 吴涛 张迎 邓飞关键词:目标跟踪 METROPOLIS准则 基于粒子滤波优化的滚动式时间序列多步预测 被引量:5 2012年 针对复杂的应用环境下,时间序列建模不易准确,多步预测精度不高的问题,提出基于粒子滤波(particle filter,PF)优化的滚动式时间序列(roll time series,RTS)多步预测算法(PF_RTS)。采用Box-Jenkins方法对时间序列滚动自适应建模,所建模型作为粒子的状态转移方程,利用粒子滤波算法实时动态修正预测数据,逼近状态的最优估计。本文算法具有自学习能力,适合实时应用。仿真结果表明,本文算法需要的先验知识少,提高了预测的精度。 杨淑莹 王丽贤 牛廷伟 邓飞关键词:时间序列 多步预测 粒子滤波 基于时间序列自适应建模的粒子滤波动态目标跟踪 被引量:2 2011年 在目标跟踪中为达到目标的运行模型与实际轨迹相符,本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS_PF)。采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计。仿真实验表明在粒子滤波算法中采用时间序列自适应建模,能够实时反映目标的运行轨迹,克服了单一模型无法准确跟踪动态目标,以及交互多模型需要先验知识的缺陷,提高了动态目标跟踪的准确性。 杨淑莹 邓飞 丁承君 张迎 吴涛关键词:目标跟踪 时间序列 粒子滤波