基于权值选择的粒子滤波算法研究
( 7)
20
其中
f k ( x k- 1 , k) = x k- 1
2
+
25 x k- 1 + 8co s ( 1 . 2 k) . 1 + x2 k- 1
( 8)
[9 ]
该模型在大量文献
中均可看到 , 是研究比较
各种粒子滤波算法性能的标准验证程序之一 . 这里 假定 v k 和 n k 是均值为 0 , 方差分别为 Qk = 10 和 R k
Np
将选出的 N p 个粒子的权值恢复为归一化之前 的权值 , 然后再对所有 N s 个粒子的权值进行归一
Ns
化 ,即ω = ω/
i k i k
i =1
ω , 返回 Step2 进行下一步迭代 . ∑
i k
算法中涉及的所有粒子都参与了任一时刻的粒 子更新 , 优于普通再采样算法的是每一个粒子都是 相互统计独立的 , 使得粒子集包含更多相异的粒子 路径 , 从而改善了粒子集的多样性 . 尽管该算法的计 算量略有增加 , 但在条件允许的情况下 , 这种算法改 善了样本集的多样性 , 减轻了退化现象的影响 , 使算 法具有较好的跟踪能力 .
N p ) 个样本 , 分别计算 N s 个样本对应的权值 , 选出
例 1 对标准验证模型的估计能力 对于本文提出的算法 , 采用下述模型来验证其 有效性 :
p ( x k | x k- 1 ) = N ( x k ∶f ( x k- 1 , k) , Q k- 1 ) , xk p ( z k | x k ) = N ( z k ∶ , R k) ,
Step6 : 估计 . 用选定的 N p 个粒子按式 ( 5) 计算
计算 k 时刻的滤波密度 , 再采样后返回 Step2 .
2 . 2 存在的主要问题
滤波密度 .
Step7 : 权值恢复
Np i i i ω ω k = ω k × k. ∑ i =1
退化现象是 SIS 的主要缺点 ,Do ucet
Step4 : 权值归一化 ω. ∑
i k
( 4)
出前面的 N p 个粒子 .
Step5 : 归一化权值 . 根据式 ( 4) 对取出的 N p 个
i =1
Step5 : 滤波
Np
粒子的权值归一化 .
i =1
p ( x k | y 1∶ k) ≈
ωδ( x ∑
i k
k
- xk) .
i
( 5)
N eff = ro und ( 1/
i =1
∑(ω ) ) ,
i k
2
( 6)
其中 ro und ( ) 表示向最近的整数取整运算 , N eff 越 小 , 表明退化现象越严重 .
4 仿真实例及结果分析
4 . 1 仿真实例
3 基于权值选择的粒子滤波算法
本文针对 SIS 粒子滤波算法的退化问题和 SIR 粒子滤波算法的样本贫化现象 , 提出一种基于权值 选择的粒子滤波算法 . 该算法从众多备选粒子中选 出权值相对较大的粒子用于状态估计 , 以解决退化 问题 , 并改善样本集的多样性 , 从而提高粒子滤波算 法的估计与跟踪能力 . 3 . 1 算法思想 这种算法旨在解决样本贫化问题 . 其基本思想 是 :假如估计所需要的粒子数为 N p , 抽取 N s ( N s >
Step1 : 初始化 . 在 k = 0 时刻 , 根据重点密度抽
样出 N p 个粒子 , 假定抽样出的每个粒子用 〈x ,
1/ N p 〉 表示 , 令 k = 1 . Step2 : 预测
x
i k
i k
= f (x
i k- 1
, v k- 1 ) .
i k i k i k- 1
( 2) )
Step2 : 预测 . 根据式 ( 2) 计算 k 时刻 N s 个粒子
第 23 卷 第 1 期
Vol. 23 No . 1
控 制 与 决 策
Cont rol an d Decision
2008 年 1 月
J an. 2008
文章编号 : 100120920 ( 2008) 0120117204
基于权值选择的粒子滤波算法研究
张 琪 , 胡昌华 , 乔玉坤
[7 ]
从理论
上证明了 SIS 算法出现退化现象的必然性 . SIR 算法 虽然可以解决退化问题 , 但又带来了样本贫化的问 题 . 对此 , 国内外学者已取得了一些研究成果 , 如重 采样移动算法 、 模拟退火粒子滤波算法和辅助粒子 滤波算法等 . 这些方法虽然可在一定程度上解决样 本贫化问题 , 但不能解决估计长时间不变量的问题 . 进化粒子滤波算法 [ 8 ] 虽可解决长时间不变量的估 计问题 , 但计算相对复杂 . 通常采用有效粒子数 N eff 来度量算法的退化程 度 ,即
收稿日期 : 2006210231 ; 修回日期 : 2007203216.
粒子滤波是指 , 通过寻找一组在状态空间中传 递的随机样本对概率密度函数 p ( x k | z k ) 进行近 似 , 以样本均值代替积分运算 , 从而获得状态最小方 差的估计过程 . 这些样本称为粒子 . 随着粒子数的增 加 , 粒子的概率密度函数逐渐逼近状态的概率密度 函数 , 粒子滤波估计即达到了最优贝叶斯估计的效 果 [ 4 ] . 对于 SIS 粒子滤波算法的详细内容参见文献
( 第二炮兵工程学院 302 教研室 , 西安 710025)
摘 要 : 退化现象是粒子滤波算法应用中的一个主要问题 ,常规的再采样方法虽可解决退化问题 ,但容易导致粒子 耗尽 . 对此 ,提出一种基于权值选择的粒子滤波算法 . 按照粒子权值的大小选择较好的粒子用于滤波 ,以增加样本的 多样性 ,从而缓解粒子滤波的退化问题 . 仿真结果表明 ,所提出的算法是可行的 . 关键词 : 粒子滤波 ; 退化问题 ; 粒子耗尽 ; 权值选择 中图分类号 : TP13 文献标识码 : A
3 , 2 T/ 3 ≤ t ≤ T ;
y ( t) = x ( t) + N ( 0 , Q) . ( 11)
图 5 WSPF 粒子分布
为验证 WSPF 对退化现象的改善情况 , 分别对
Step3 : 加权
p ( yk | x ) p ( x | x i ωik = ω k- 1 × i i q ( x k | x k- 1 , y k )
Np ( 3)
Step3 : 加权 . 根据式 ( 3 ) 计算 N s 个粒子的权
值.
Step4 : 选优 . 对 N s 个粒子按权值进行排序 , 选
1 引 言
粒子滤波是一种基于贝叶斯估计的非线性滤波 算法 ,近年来已成为解决非线性非高斯系统的参数 估计和状态滤波问题的主流方法 . 目前 ,粒子滤波技 术已成功地应用于诸多领域 ,如目标跟踪
[2] [3 ] [1 ]
本文针对上述问题 , 提出一种基于权值选择的 粒子滤波算法 ( WSPF) ,以解决退化问题 ,并改善样 本集的多样性 .
xk
3
Np
=
i =1
∑x
i k
ωik . ×
( 9)
图4 SIR 粒子滤波算法粒子分布
图 1 权值选择算法状态估计
例 2 分时恒定值的估计问题 [ 8 ] 退化现象和样本贫化问题会影响算法的跟踪估 计能力 , 对较长时间不变的量进行估计时影响尤为 突出 , 因而选用分时恒定值的估计问题来说明基于 权值选择的粒子滤波算法的强跟踪能力 . 假如所估计的状态变化规律为 5 , 0 ≤ t < T/ 3 ; ( 10) x ( t) = 10 , T/ 3 ≤ t < 2 T/ 3 ;
) ,女 ,甘肃庆阳人 ,博士生 ,从事控制系统自动检测与故障诊断 、 作者简介 : 张琪 (1980 — 故障预报等研究 ; 胡昌华 ( 1966 — ) ,男 ,湖北罗田人 ,教授 ,博士生导师 ,从事控制系统自动检测与故障诊断 、 容错控制等研究 .
118
控 制 与 决 策
Particle f ilter algorithm based on weight selected
Z H A N G Qi , H U Chan g2hua , Q I A O Y u2k un
( 302 U nit , The Seco nd Artillery Engineering Instit ute , Xi’ an 710025 , China. Co rrespondent : ZHAN G Qi , E2mail : zhangqi6530 @163. co m) Abstract : Degeneracy p heno meno n is a main disadvantage to particle filter application , co mmon re2sampling met hods can resolve degeneracy p henomenon , but t he sample impoverishment is deduced. Therefore , a particle filter algorit hm based o n weight selected is p ropo sed. The better particle is selected in terms of it s weight to amelio rate t he diversity of samples , so t hat t he degeneracy p henomenon is relieved. Simulatio n result s show t he feasibility of t he p ropo sed algo rit hm. Key words : Particle filter ; Degeneracy p henomenon ; Sample impoverishment ; Weight selected
权值选优粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪
｛ 【
ｙｔ （）＝Ｙ ＋ ＋ ． ａｔ ｏ 口ｔ ｏ ５
．
（） ３
其 中 ， 。Ｙ ） 目标初始 坐标 ， ， 为 目标 初速 度分 （ ，ｏ 为
量 ， ， 为加速度分量 。 ｏ 设 ． Ｓ ， 是 ｔ ｓ Ｓ ） 时刻 目标 位置 ［ ｔ） Ｙ ｔ） 与 ｔ （ （ ，（ ］ …
摘
要 ：基于动态分簇结构 的特点 ， 结合权值选优粒 子滤波 （ Ｆ 算 法 的优越性 ， Ｐ） 研究 了无线传感 器 网络
分布式 目标跟踪算法 。该方法采用这种改进 的粒子滤波算法 ， 利用簇和簇之间的传递关系 ， 获得 目标 的动 态状态 。根据 当前时刻 目标 的本地估计位置 、 预测速度和加 速度 ， 得 目标 的预测位置 。结 果表 明 ： 获 此方
轨迹 的准确性 是非常重要的一个 指标 ， 以， 所 目标定位和跟 踪是无线 传感 器网络中的 ２个研 究热点。 本 文为了研究简单 ， 涉及到 的无线传 感器 网络均 认 所 为是 二元 传感 器网络 ， 即传感器 只能根据 目标是 否在其 探 测 区域 内而提 供单 比特信 息 （ １或 ０ 。到 目前 为止 ， ） 国内 外对二元无线传感 器网络 目标定 位与跟踪 也进 行了相应的
Ｉ一 （ ＿）ｌ Ｘ ‰ ，＇ ， ｋ ｌ一． 埘 Ｌ Ｙ
（ ５ ）
态进行监测 ， 并与簇 头进 行信 息交换 ， 簇头完成 局部 的 目 在 标状态估计 。每一采 样周期 内， 内成员 将探 测值发 送 给 簇 簇首节点 ， 簇首节点 则利用 适 当的滤 波算 法对 目标进 行跟
ｉ ｐｏ ｅ ａ ｉ ｅｆｔｒ Ｐ ）ａ ｄｔｅｔ ｎ ｆ ｌ ｉ ｓｉ ｅｗ ｅ ｌｓ ｒ ｎ ｌｓ ｒｔ ｏ ｔ ｎ ｔｅｄ ｎ ｍ ｃ ｓ ｔ ｍ ｒｖ ｄ ｐ ｒ ｃ ｌ （ Ｆ ｎ ｈ ａ ｓ ｒ ｅａ ｏ ｈｐｂ ｔ ｅ ｎ ｃ ｔ ｄｃｕｔ ｂａ ｈ ｙ ａ ｉ ｔ ｅ ｔ ｌ ｉｅ ｒ ｅ ｒ ｔｎ ｕｅａ ｅ ｏ ｉ ａ
基于粒子滤波的声呐图像目标跟踪算法研究
第 41 卷
黄松威，等：基于粒子滤波的声呐图像目标跟踪算法研究
· 137 ·
3 基于粒子滤波目标跟踪器的实现
基于粒子滤波的目标跟踪器可以从含有噪声的目 标模型中估计目标的运动状态，在状态空间中，通过 散布的大量离散随机变量（即粒子）以近似模拟后验 概率分布。当粒子个数趋于无穷时，理论上可以无限 逼近真实概率密度函数。粒子滤波的关键在于通过权 值粒子集合来近似估计分布概率。每个粒子代表了对 目标状态的预测，本文的目标特征取为彩色分布模 型，处理流程如图 1 所示。
种单波束侧扫声呐，并以此为基础开展了水下目标识 别及检测等工作，取得了一定的成果；哈尔滨工程大 学在小平台探测声呐展开了相关研究，己研制出二维 高分辨率成像声呐、三维成像声呐等多类样机，在水 下声图像处理领域也取得了一定程度的进展。
声呐图像处理相较于光学图像，由于其受海底噪 声、环境噪声干扰严重，给声呐图像处理带来了很多 不便。相比传统线性模型，粒子滤波在水下非线性系 统的应用中具有独特优势[6]。与非线性模型相比，粒 子滤波目标跟踪模型是一种非线性模型，具有更好的 适用性、估计精度及灵活性，能够适应复杂的水下环 境。但由于水下环境噪声干扰更强烈，将粒子滤波直 接用于声呐图像跟踪并不能取得理想效果。本文针对 以上问题，首先提出一种 Curvelet 变换的图像增强改 进算法；该算法在有效降低声呐图像噪声的同时，对 目标边缘也进行了一定的增强；在此基础上提出了一
声呐图像随机噪声干扰严重，故声呐图像增强的
关键问题在于如何降低噪声干扰的同时有效保留目标
边缘，自适应的调节动态范围。针对声呐图像序列特
点，本文提出一种自适应阈值的 Curvelet 变换算法抑
制噪声干扰，采用一种非线性映射来有效调节各个通
一种改进重采样的粒子滤波算法_常天庆
收稿日期：2012-07-25;修回日期：2012-09-11基金项目：军队科研预研项目作者简介：常天庆(1963-)，男，河南郑州人，教授，博导，主要研究方向为装备自动化系统检测与故障诊断(changtianqing@263．net );李勇(1983-)，男，湖南浏阳人，博士研究生，主要研究方向为装备智能故障诊断、预测与健康管理;刘忠仁(1973-)，男，河南巩义人，讲师，主要研究方向为测控技术;董田沼(1987-)，男，山东淄博人，硕士，主要研究方向为检测技术与自动化装置．一种改进重采样的粒子滤波算法*常天庆，李勇，刘忠仁，董田沼(装甲兵工程学院控制工程系，北京100072)摘要：针对粒子滤波重采样过程中存在的粒子多样性丧失问题，提出一种改进重采样的粒子滤波算法。
按照局部重采样算法对粒子进行分类，中等权值的粒子保持不变，大、小两种权值的粒子采用Thompson-Taylor 算法进行随机线性组合产生新粒子。
实验结果表明，该算法能在降低计算复杂度的同时不丧失粒子多样性，提高了滤波性能。
关键词：局部重采样;Thompson-Taylor 算法;粒子滤波中图分类号：TP301．6文献标志码：A文章编号：1001-3695(2013)03-0748-03doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2013．03．026Particle filter algorithm based on improved resamplingCHANG Tian-qing ，LI Yong ，LIU Zhong-ren ，DONG Tian-zhao（Dept．of Control Engineering ，Academy of Armored Force Engineering ，Beijing 100072，China ）Abstract ：In order to solve the loss of particle diversity exiting in resampling process of particle filter ，this paper presented a particle filter algorithm based on improved resampling．It classified the particles to different groups according to partial resam-pling．It kept the particles with medium weight values same ，and combined the other two groups with high and low weight val-ues linearly and randomly to generate new particles using Thompson-Taylor algorithm．Experimental results show that the im-proved algorithm can reduce computational complexity and keep the diversity of particles and it also enhances the performance of filter．Key words ：partial resampling ；Thompson-Taylor algorithm ；particle filter粒子滤波采用序贯Monte Carlo 方法来解决非线性非高斯动态系统的状态估计问题，其核心思想是用一组加权随机样本（称做粒子）来逼近所要估计状态的后验概率密度函数［1］。
粒子滤波算法综述
粒子滤波算法综述作者：李孟敏来源：《中国新通信》2015年第10期【摘要】对粒子滤波算法的原理、发展历史以及应用领域进行综述，首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题阐述粒子滤波的原理，而后讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段，最后阐明其在多个研究领域中的应用现状。
【关键字】非线性滤波概率密度重采样粒子退化一、引言粒子滤波（PF）是一种在处理非线性非高斯系统状态估计问题时具有较好估计效果的方法，其原理是通过非参数蒙特卡洛方法实现贝叶斯滤波。
其最早起源于Hammersley等人在20实际50年代末提出的顺序重要性采样（SIS）滤波思想。
但由于上述方法存在严重的样本权值退化从而导致的粒子数匮乏现象，直到1993年Gordon等人将重采样技术引入蒙特卡洛重要性采样过程，提出一种Bootstrap滤波方法，从而奠定了粒子滤波算法的基础。
二、基本粒子滤波算法三、粒子滤波算法存在的主要问题及改进对于SIS算法来说，容易出现粒子的退化问题，目前存在的诸多对SIS算法的改进中，能够降低该现象影响的有效方法是选择合适的重要性函数和采用重采样方法。
针对状态空间模型的改进算法，如辅助变量粒子滤波算法（APF），局部线性化方法，代表的算法主要有EKF，UKF等。
针对重采样改进方法，文献通过将遗传算法和进化算法引入粒子滤波算法中，增加重采样过程中粒子的多样性。
然APF算法在过程噪声较小时，可获得比标准粒子滤波更高的滤波精度，在过程噪声较大时，其效果则大大降低。
采用局部线性化的方法EKF，UKF都是针对非线性系统的线性卡尔曼滤波方法的变形和改进，因此受到线性卡尔曼滤波算法的条件制约，而对于非高斯分布的状态模型，其滤波性能变差。
将遗传算法和进化算法与粒子滤波结合的改进粒子滤波算法，虽取得了较好的滤波效果，然而是以消耗过多计算资源为代价的。
四、粒子滤波的应用4.1 目标跟踪对目标进行定位和跟踪是典型的动态系统状态估计问题，在诸如纯角度跟踪的运动模型中，采用粒子滤波方法进行实现目标跟踪已获得了较好的跟踪精度，文献研究了多目标跟踪与数据融合问题，文献给出了基于粒子滤波的群目标跟踪算法。
一种改进的粒子滤波重采样算法研究
中图分类号 ： Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献标识码 ：Ａ
Ｒ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｐｒ ｖｅ ｒｉ ｌ ｌｅ ｅ ａ ｐｌｎｇ ａ ｇ ｒｔ ｓ ａ ｃ ｆｉ ｍ ｏ ｄ ｐａ ｔｃ ｅ ｆ ｔ ｒ ｒ ｓ ｍ ｉ ｉ ｌ ｏ ｉｈｍ
ｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ． ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅ ｈ ｄ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒ ｓ：ｐ ｒ ｃｅｆ ｔｒｎ ； ａ ｔ ｌ ｅａ ｌ ｇ ｏ ｔ ｚｎ ｏ ｉ ａｉ ｎ ａｔ ｌ ｌｅ ｇ ｐ ｒｉ ｓｍｐ ｉ ； ｐ ｉ ｉ ｇ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｉ ｉ ｉ ａｒ ｎ ｍｉ ｏ
２１ ０ １年 ４ １ ． １ Ｎｏ． ４
ＥＬ ＣＴ Ｅ ＲＯＮＩ Ｔ ＳＴ Ｃ Ｅ
一
种改进的粒子滤波重采样算法研究
金玉柱 ，李 善姬
（ 延边大学工学院 ，吉林 延吉 １３０ ） ３０２ 摘 要 ：粒子滤波 是基于递推 的蒙特卡罗模拟 方法的总称 ，可用于任意非线性 ，非高斯随机系 统的状态估计 。
ａ ｙ ｎｏ ｉ ａ ，ｎｏｎ—Ｇａ ｓｉｎ ｓ ｔ ｍ ．Ｉ ｏｒ ｅ Ｏ ｒ ｄ ｅ ｔ ｇ ｎ ｒ ｃ ｎ ｎｌ ｎｅ ｒ ｕ ｓａ ｙｓｅ ｎ ｄ ｒｔ ｅ ｕｃ ｈｅ ｄｅ ｅ ｅ ａ ｙ，ｔ ｅａ ｐｉ ｇ ｌ ｒｔ ｓａ ｏｐｔｄ． ｈｅ ｒｓ ｍ ｌｎ ａｇｏ ｈｍ ｉ ｄ ｉ ｅ Ｂｕｔｔ ｈｅ
ｃ ｃ ｌｔｏｎ ｉ ｉ ｐｉ ｅ ．Ａｎｄ ｉ ｓｐ ｏ ｔｏ Ｏ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔｂ ｈａ ｄ ａ ｅ Ｔｈｅｓｍ ｕ ａｉ ｅｕｌｓｐｒ ｖｅｔ ｅ ｅ ｅ ｔｖ ｎｅ ｓｏ ｌ ａ ｕａ ｉ ｓｓｍ ｌｆ ｄ ｉ ｔｉ ｒ ｐｉ ｕｓｔ ｍ ｌｍ ｎ ｙ ｒ ｗ ｒ ． ｉ ｉ ｌｔｏｎ ｒ ｓ ｔ ｏ ｆ ｃ ｉｅ ｓ ｆ ｈ
基于粒子滤波的目标跟踪算法
基于粒子滤波的目标跟踪算法作者：宋光彦来源：《科技创新导报》2012年第16期摘要:随着当前计算机性能的不断提高,粒子滤波算法日益受到人们的关注,因为其在非线性、非高斯系统和状态滤波等方面具有独到的优势,也被广泛应用到运动目标跟踪研究当中。
关键词:粒子滤波图像信号目标跟踪中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)6(a)-0031-011 粒子滤波算法描述粒子滤波的思想基于蒙特卡洛方法,它是利用粒子集来表示概率,即通过随机抽取的加权粒子来代替状态的后验概率分布,这是一种顺序重要性采样法。
当随机采取的粒子数量时,结果也就无限接近于实际的状态后验分布。
因其在非线性、非高斯系统表现出来的优越性,粒子滤波已经成为视频监控、图像处理、生物测定、金融数据等领域的研究热点。
1.1 初始化图像特征是表征一个图像最基本的属性,是图像分析的分布重要依据,它分为自然特征和人工特征。
被跟踪的运动目标要具有一定的先验特征,如目标的颜色分布特征、灰度边缘特征、纹理、光谱等。
我们可以根据实际的需要,选择不同特点的先验特征来描述粒子滤波中每个粒子的初始状态,其决定着滤波的先验概率形式,初始权重取1/Ns。
值得注意的是粒子数的选取与跟踪的实际要求有关,粒子数越多,跟踪就越稳定,精度也就越高,但同时计算量也会变得越大。
1.2 系统状态转移系统状态转移,是指运动目标状态随时间的更新。
需要通过系统模型中的状态方程来描述其状态转移关系。
布朗运动模型、匀速运动模型和匀加速运动模型是处理图像跟踪中的有三种比较普遍的数学模型。
布朗运动模型也被叫作随机游走模型,其目标方程为:xk=Axk-1+Bjk-1,其中,A,B为常数,xk为目标在k时刻的状态,jk-1为归一化噪声量。
匀速和匀加速运动模型的目标方程采用高阶自回归模型,其方程为:ck=Ack-2+Bck-1+Cjk-1,A、B、C均为常数。
1.3 系统观测系统观测是指在通过状态转移方程对目标状态的传播进行“假设”后,用所得的观测量对其进行验证。
粒子滤波算法的应用研究及优化
粒子滤波算法的应用研究及优化近年来，随着计算机技术的不断发展，人工智能等领域的应用不断扩展，各种算法也不断被提出和应用。
粒子滤波算法是一种常见的非参数滤波算法，其主要应用于状态估计和目标跟踪等领域。
在实际应用中，粒子滤波算法也存在许多问题，需要进行优化和改进。
一、粒子滤波算法的基本原理粒子滤波算法基于蒙特卡罗方法，根据现有的状态量，通过不断地提出指定数量的粒子，不断逼近滤波目标的状态。
具体算法流程如下：1. 初始化。
在搜寻状态量的范围内，随机生成一定数量的粒子（通常为1000个左右），并按照一定的分布方式进行粒子的分配。
2. 预测。
根据系统的动态模型预测每个粒子的下一个状态。
3. 权值更新。
根据每个粒子的当前状态和实际观测值，计算每个粒子的权值，并进行归一化处理。
4. 重采样。
根据每个粒子的权值，进行筛选和抽样，让具有更高权值的粒子具有更高的概率被采样。
5. 状态估计。
根据采样到的粒子状态计算滤波后的目标状态。
二、粒子滤波算法的应用研究1. 目标跟踪。
在目标跟踪中，粒子滤波算法被广泛应用。
通过将目标的位置作为特征，将粒子在搜索范围内分布，并根据目标的位置和速度对每个粒子进行预测和权值更新，从而得到目标的实时跟踪结果。
2. 机器人定位。
在机器人定位领域，粒子滤波算法也有着广泛的应用。
通过机器人的传感器，计算机器人位置的先验概率，并根据传感器获得的信息对每个粒子进行预测和更新，从而得到机器人位置的后验概率估计。
3. 海洋探索。
在海洋探索中，粒子滤波算法也有着广泛的应用。
通过探测器获取海洋中目标的信息，并将其传入计算机进行处理。
在搜寻范围内随机产生一定数量的粒子，并根据海洋环境的不同，在粒子的状态估计过程中添加不同的判据和约束条件，以得到更精确的目标跟踪结果。
三、粒子滤波算法的优化粒子滤波算法的性能受到多个因素的影响，例如粒子数、粒子初始分布、重采样方法等。
为了提高粒子滤波算法的估计精度，以下几个方面可以进行优化：1. 优化初始分布。
粒子滤波算法综述
5 与其他非线性滤波方法的比较
随着粒子滤波方法在许多领域中的成功应用,研究人员认为在解决所 有状态估计的滤波问题时，获得滤波性能最好的方法就是粒子滤波算法 ，它甚至优于卡尔曼滤波方法。实际上，粒子滤波作为处理非线性系统 状态估计问题的方法之一，也存在着算法适应性和估计精度问题。
5 与其他非线性滤波方法的比较
m 记录样本 xk ，并将其作为新样本集中的采样，将区间[ 0, 1] i 按 i w j (i 1, 2, , n) 分成 n个小区间，当随机数 ul 落在第m个区 j 0 m 间 I m m1 时，对应样本 xk 进行复制。 在采样总数仍保持为n的情况下，权值较大的样本被多次复制，从 而实现重采样过程。显然，重采样过程是以牺牲计算量和鲁棒性来降 低粒子数匮乏现象。
（5）
蒙特卡罗方法的核心是将式( 2) 中的积分问题转化为有限样本点的概 率转移累加过程，但在实际中由于 p xk z1:k 可能是多变量、非指概率分布与 p xk z1:k 相同, 概率密度分布 q x0:k z1:k 已知且容易从中采样的分布函数，重要性 采样需要得到k 时刻以前所有的观测数据。因此实际中多采用可实现递 推估计的SIS算法。
5 与其他非线性滤波方法的比较
5.3 EKF，UKF，PF3种算法的比较 EKF和UKF都是针对非线性系统的线性卡尔曼滤波方法的变形和改 进形式，因此受到线性卡尔曼滤波算法的条件制约, 即系统状态应满足高 斯分布。表1给出了不同状态方程和观测方程的概率分布特性时的不同滤 波方法 表1 各种滤波算法的适应性范围
i i ˆ p ( xk , z1:k ) wk K h ( xk xk ) i 1 n
（15）
其中K（）和h分别是满足 ˆ ˆ）= E[ [ p ( xk , z1:k ) p ( xk , z1:k )]2 dxk ] （16） p MISE（ 的核密度函数和核带宽系数。
粒子滤波
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 Importance Sampling)。
简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间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分布的过程。
这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。
尽管算法中的概率分布只是真实分布的一种近似，但由于非参数化的特点，它摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约，能表达比高斯模型更广泛的分布，也对变量参数的非线性特性有更强的建模能力。
因此，粒子滤波能够比较精确地表达基于观测量和控制量的后验概率分布，可以用于解决SLAM 问题。
粒子滤波的应用粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。
另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛有原因之一。
国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。
在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。
粒子滤波的缺点虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。
其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。
机器人面临的环境越复杂，描述后验概率分布所需要的样本数量就越多，算法的复杂度就越高。
因此，能够有效地减少样本数量的自适应采样策略是该算法的重点。
另外，重采样阶段会造成样本有效性和多样性的损失，导致样本贫化现象。
如何保持粒子的有效性和多样性，克服样本贫化，也是该算法研究重点。
一种基于神经网络的粒子滤波算法设计
一种基于神经网络的粒子滤波算法设计谢世龙;周玉国;刘真【期刊名称】《自动化技术与应用》【年(卷),期】2017(036)011【摘要】粒子退化现象是粒子滤波算法应用中的一个主要问题,标准重采样粒子滤波算法虽然可以有效的解决粒子退化现象,改善粒子滤波性能,但同时也会出现其他问题,如粒子样本的多样性缺失、具有较高权值的粒子多次被统计等等.对此,提出一种基于神经网络的粒子滤波算法研究,将BP神经网络算法和标准粒子滤波算法相结合,调整较小权值的粒子,分裂较大权值的粒子,仿真结果表明,提出的算法是可行的.%Degeneracy phenomenon is a main disadvantage to particle filter application,common re-sampling methods can resolve degeneracy phenomenon,improve the performance of particle filter,but it also has other problems,such as the sample impoverishment is deduced and particles with high weights repeatedly statistics.Therefore,a particle filter algorithm based on neural network is bine neural network with particle filter algorithm,the degeneracy phenomenon is relieved by weight adjustment and weight division.Simulation results show the feasibility of the proposed algorithm.【总页数】4页(P1-4)【作者】谢世龙;周玉国;刘真【作者单位】青岛理工大学自动化学院,山东青岛266520;青岛理工大学自动化学院,山东青岛266520;青岛理工大学自动化学院,山东青岛266520【正文语种】中文【中图分类】TP273+.4【相关文献】1.基于System Generator的简化粒子滤波算法设计及硬件实现 [J], 王佳辉;王义平;薛雅丽2.基于优化粒子滤波器的体育视频目标跟踪算法设计 [J], 王俊鹏;侯小毛3.一种基于卷积神经网络的立体匹配算法设计 [J], 鲁志敏; 袁勋; 陈松4.一种基于卷积神经网络的立体匹配算法设计 [J], 鲁志敏; 袁勋; 陈松5.基于粒子滤波的LAI时间序列重构算法设计与实现 [J], 李曼曼;刘峻明;王鹏新因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。