简介：在目标模型的建立过程中,将积分直方图引入到粒子滤波跟踪框架中,提出了一种快速的颜色直方图计算方法,极大地提高了粒子滤波跟踪算法的实时性。为了进一步提高算法的鲁棒性,引入了一种基于邻域颜色特征的匹配搜索机制,当跟踪精度下降时,能够对跟踪结果进行优化,减小跟踪误差。实验结果表明了该算法的有效性。

简介：针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明：改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。

简介：为了提高非线性卫星姿态控制系统的滤波性能,在建立了采用磁强计及太阳敏感器的卫星姿态模型的基础上尝试了新兴的粒子滤波（PF）算法对卫星系统进行姿态估计,进而对采用矢量观测的三轴稳定卫星的姿态确定问题进行了滤波算法的实时仿真,并将四元数转换成旋转矢量引入了粒子滤波算法,最后给出了卫星模型在不同粒子数目下的滤波性能比较,并在系统初始误差较大的情况下将粒子滤波算法与EKF滤波算法进行了滤波性能的对照。仿真结果表明,粒子滤波算法对粒子数目具有明显的依赖性,但是当粒子达到一定的数目时,粒子滤波的精度以及滤波稳定性都可以得到保证,尤其是在系统初始误差较大的情况下粒子滤波算法更显示了其优于EKF算法的滤波性能。

简介：本文针对高频雷达中高机动目标检测难点,提出利用粒子滤波TBD算法检测高机动飞机目标的方法。该方法将一个相干积累时间内的回波数据进行分段滑窗相干积累,对形成的多帧多普勒域观测数据进行粒子滤波检测前跟踪（TBD）处理,获取目标存在概率及目标运动状态估计。蒙特卡洛仿真结果和回波数据验证表明该方法可提高对高频雷达高机动目标的检测能力,具备一定的工程可行性。

简介：针对视频图像运动目标跟踪时的时延问题和目标被遮挡时易丢失的问题,提出了-种基于Meanshift采样的辅助变量粒子滤波跟踪算法.采用AVPF算法作为跟踪算法的主体框架,对每个辅助采样粒子进行Meanshift转移,利用采样粒子确定候选目标区域,对候选目标模型与目标模型进行相似性度量,更新粒子权重,最后估计目标状态.仿真结果显示,本文算法能够有效处理跟踪过程中目标部分被遮挡的问题,具有较好的鲁棒性和较好的实时性.

简介：针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题，提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布，利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布；然后对每个聚类进行采样；最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明：算法在目标发生快速机动情况时，跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波，且对遮挡具有较好的鲁棒性。

简介：

简介：摘 要：随着工程结构的复杂化和非线性特性的增加，准确预测结构的动力响应成为工程领域的重要挑战。本文提出了一种基于粒子滤波算法的结构动力响应实时预测方法。该方法利用粒子滤波算法的非线性建模和不确定性建模能力，有效克服了传统方法在面对复杂结构和非线性系统时难以获得准确结果的问题。首先，通过建立结构的数学模型和物理方程，将结构的动力行为描述为一个状态估计问题。然后，引入粒子滤波算法，实现对结构状态的估计和预测。实验结果表明，基于粒子滤波算法的结构动力响应实时预测方法具有较高的准确性和可靠性。它能够捕捉到复杂结构和非线性系统的动力特性，并考虑外界激励和结构系统的不确定性，从而提供更精确的动力响应预测结果。未来的研究可以进一步改进粒子滤波算法的性能，提高预测的精度和效率，推动该方法在结构工程领域的广泛应用。

简介：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。

简介：传统的扩展卡尔曼滤波方法要求对非线性系统近似线性化,有可能会引入较大的模型误差.应用粒子滤波解决了这一问题.该算法可以直接应用于原系统的非线性模型当中,并且不需考虑系统噪声和量测噪声是否为高斯白噪声,都能得到很好的滤波效果.文中介绍了粒子滤波的理论基础-贝叶斯估计及具体的实现方式-蒙特卡罗方法;指出粒子滤波存在的退化问题,并从减小退化现象入手将重要性采样和再采样方法引入到算法之中;最后阐述了粒子滤波在导航系统中的一些应用.

简介：针对三维弹道目标,给出了一种有效的基于粒子滤波的跟踪算法。这种算法以标准的粒子滤波算法为基础,根据贝叶斯原理利用局部线性化技术获得最佳近似的重要性密度函数以避免粒子退化现象,并且利用Metropolis-Hastings（MH）采样构造的马尔科夫链得到更加符合目标分布的样本,从而最小化重采样后的粒子枯竭问题。此外,这里采用Kullback-Leibler距离（KLD）指标对不同粒子滤波算法的性能进行评估。仿真结果表明,该三维弹道目标跟踪算法粒子群与参考粒子群（近似真实目标概率分布的粒子群）之间的KLD比标准粒子滤波与参考粒子群之间的KLD更小,因此,能获得比标准粒子滤波算法更好的跟踪效果。

简介：摘要：近年来，随着科技地不断进步，对各种移动服务的不断应用，人们对室内移动目标的定位需要日益增加。如何实现可靠、精确的室内定位技术已经成为众多国内外学者研究的热点之一。其中基于位置指纹的室内移动目标定位跟踪技术因具有定位精度高、硬件成本低、部署方便和应用场景广泛的特性，更成为了当下研究的重点之一。基于位置指纹的室内移动目标定位跟踪技术也面临诸多挑战，如室内环境多变，位置指纹数据库构建复杂等因素均会影响定位系统的性能。本文在调研室内定位跟踪技术研究现状基础上，使用粒子滤波来提高定位的精准性。

简介：采用控温箱—热流计法对墙体进行检测，此过程中必会受到外界噪声的影响，同时在实际测试的过程中很难有长时间的测试数据来计算出墙体传热系数，于是采用了扩展卡尔曼滤波和粒子滤波这两种方法来预测估计，比较两种方法所得的预测值与真实测的值，仿真结果表明,粒子滤波精度和计算效率优于扩展卡尔曼滤波，同时通过计算的估计值来计算墙体传热系数。

简介：摘 要：高速铁路列车车载蓄电池是列车安全运行的重要保障之一，针对车载蓄电池容量预测的问题，本文以寻找特征因子表征蓄电池容量退化状态，根据实时监测数据结合改进粒子滤波，采用滚筒式预测车载蓄电池退化因子未来的变化趋势，并建立其预测方法的流程图该方法具有很好的动态预测能力。研究结果为该领域研究提供了一定的参考，具有一定的实用意义。

简介：针对视频监控系统中运动目标的检测与跟踪技术进行深入研究，采用高斯背景模型的背景差法实现对运动目标的检测，基于SIR粒子滤波算法，利用颜色直方图信息与目标的运动状态信息实现对运动目标的跟踪。采用DaVinci技术对目标检测和目标跟踪算法进行封装和优化，实测结果表明，该算法能够对监控场景中的运动目标进行检测和跟踪，实现对视频图像的实时处理。

简介：采用控温箱—热流计法对墙体进行检测，此过程中必会受到外界噪声的影响，同时在实际测试的过程中很难有长时间的测试数据来计算出墙体传热系数，于是采用了扩展卡尔曼滤波和粒子滤波这两种方法来预测估计，比较两种方法所得的预测值与真实测的值，仿真结果表明,粒子滤波精度和计算效率优于扩展卡尔曼滤波，同时通过计算的估计值来计算墙体传热系数。

简介：摘要反物质就是反粒子。反粒子与正粒子同时存在于宇宙中。除中性粒子之外，每个正粒子都有反粒子。正反粒子的电荷都相反。正反粒子的质量有的相同，也有的不相同；其自旋有的相同，也有的不相同。宇宙中是中性粒子与正粒子发挥作用在主宰着。反粒子的性质与作用与正粒子相反，反粒子若与正粒子相遇即相战湮灭发生爆炸，变成别的粒子。本文公布了用易经机制和易经场获得的144种反粒子及质量、自旋和三子数量。

简介：摘要

简介：四川省峨眉山市振兴宏业贸易公司 四川峨眉山 614224 摘要：我从磁场体的两极性质中发现了两种场粒子，和两种场粒子的逆进运动性质。从而推纶出电子由场粒子逆进运动构成，和中子，原子的形成在宇宙的过程。从而推论出原子的基本模形。又由原子基本模形推出光波的产生原理。又由光的产生原理和场粒子运动规律推出光在宇宙中的许多现象。又由原子失去电子后，能聚集很大的磁场圈推论出黑洞与中子星基本由无电子的原子构成等。

简介：粒子群算法是一种基于群体智能的随机并行算法，它在很多优化问题中都得到了比较好的应用。本文针对粒子群容易陷入局部最优解，提出了一种加入创新粒子的粒子群，实验模拟结果表明加入创新粒子的粒子群有更好的结果和收敛速度。