《二阶自适应权值粒子滤波的多传感器信息融合》PDF+DOC

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2. 《被动多传感器改进交互多模型粒子滤波算法》PDF+DOC 将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合，提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF)，并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程，在解决粒子退化问题的同时，增加了粒子的多样性......
3. 《基于改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC 针对现有无线传感器网络目标跟踪算法中粒子滤波存在的粒子退化和样本贫化缺陷，提出一种改进的粒子滤波目标跟踪算法。通过采用集合卡尔曼方法获取目标状态的建议分布函数，利用集合的形式估计目标状态，同时结合最新观测数据不断修正分布函数，使跟踪精度大大提高；在重采样阶段引入人工鱼群算法优化粒子分布状况，使粒子更......
4. 《基于卡尔曼滤波的信息融合算法优化研究》PDF+DOC 通过比较采用联邦卡尔曼滤波的状态向量融合和量测信息融合，得出量测信息融合优于状态向量融合，因为只有当卡尔曼滤波一致时状态向量融合才有效。采用基于最小均方差估计的观测值加权融合法融合了多传感器数据，保持了观测向量的维数。这种方法具有高效性。为了提高该算法的速度和精度，对系统的量测空间进行了等价变换，而......
5. 《水中非合作运动磁性目标跟踪及参数估计》PDF+DOC 针对水中非合作运动磁性目标的跟踪及参数估计问题，提出了一种基于Hopfield神经网络和磁梯度张量定位结合粒子滤波的方法对磁性目标进行跟踪，利用Hopfield神经网络和磁梯度张量定位为粒子滤波算法提供一部分更加优化的粒子，以增加粒子滤波算法中粒子的多样性，能够有效克服粒子退化现象，同时保证动态跟踪......
6. 《量测不确定条件下多传感器自适应粒子滤波算法》PDF+DOC 针对量测不确定条件下多传感器量测数据的有效利用问题，提出一种多传感器自适应粒子滤波算法.利用随机采样策略和量测模型转移概率实现当前时刻多传感器量测集合的采样，通过粒子滤波中重采样步骤完成估计状态和量测集合的更新，进而依据重采样后单个传感器量测数目在传感器量测集合中的比重实现当前时刻传感器量测的确认.......
7. 《无线传感器网络目标跟踪算法的研究》PDF+DOC 研究传感器网络目标跟踪精度问题，跟踪目标的运动轨迹具有时变性，是一种非线性、非高斯问题，传统跟踪算法解决非线性问题时具有局限性，导致目标跟踪精度不高。为提高目标跟踪精度，将不受非线性、非高斯问题限制的粒子滤波算法引入到无线传感器网络目标跟踪应用中，并对基本粒子滤波算法的缺陷进行改进。仿真结果表明，改......
8. 《一种基于自适应权值灰关联分析的毫米波/红外融合识别方法》PDF+DOC 本文提出了一种基于自适应权值灰关联分析和DS理论的毫米波/红外融合目标识别方法。首先对单个传感器提取的特征计算灰关联度作为基本概率赋值，再用DS理论进行融合得到识别结果。在灰关联度计算中，本文提出了使用熵值分析法自适应确定不同特征的权值，提高了系统性能。基于实测数据的实验结果验证了本文的有效性。...
9. 《基于粒子滤波算法信息融合的磁悬浮列车定位研究》PDF+DOC 为提高磁悬浮列车的行车安全和效率，采用多传感器信息融合技术对中低速磁悬浮列车进行测速定位，以交叉感应回线测速定位和雷达传感器对进行相对定位，以查询应答器来实现绝对定位。利用粒子滤波算法对中低速磁悬浮列车测速定位的精度和可靠性进行分析，并用MATLAB仿真进行验证，证明该融合结构和融合算法能够提高列车......
10. 《一种改进的粒子滤波算法应用于故障诊断》PDF+DOC 为了解决粒子滤波技术中粒子退化的问题，出现了重采样算法。传统的重采样算法如系统重采样，分层重采样等普遍运算时间较长，耗费去很多机时，有时难以满足对实时性要求较高系统的故障诊断。在对粒子滤波技术进行分析的基础上，提出了一种新的重采样算法—“斐波那契查找重采样”。并利用基于残差生成的系统故障诊断方法，将......