一种改进重采样的粒子滤波算法

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］。

一种改进的粒子滤波算法粒子滤波是一种基于贝叶斯滤波理论的非参数化滤波算法，其在自适应状态估计、目标跟踪和地图构建等领域得到广泛的应用。

然而，传统的粒子滤波算法存在粒子退化、粒子分散和计算复杂度高的问题。

针对这些问题，近年来提出了许多改进的粒子滤波算法。

本文将介绍一种改进的粒子滤波算法——RPF-PF（Residual Particle Filter with Priori-based particle Filtering）。

RPF-PF算法基于粒子滤波算法，主要思想是在传统的粒子滤波算法的基础上引入一个Residual Particle Filter（RPF）的步骤，从而改善传统粒子滤波算法中的粒子退化和分散问题。

RPF是在粒子滤波算法中的“滤波和重采样”步骤中提出的，其通过对重采样后的粒子进行修正，避免了较差的粒子对状态估计的影响。

RPF的核心思想是将采样的新粒子替换掉一小部分重采样后的粒子，并通过对剩余的粒子进行插值生成新的经过修正的粒子，从而增强粒子的多样性，改善估计的鲁棒性。

RPF-PF算法中还引入了一个Priori-based particle Filtering （PPF）的步骤，该步骤通过利用状态变化的先验分布信息，针对传统粒子滤波算法的粒子分散问题进行改进。

PPF的核心思想是依据先验分布的倾向性，将粒子概率加权，从而减少估计过程中由于粒子的偏移而引起的误差。

这种做法可以更好地利用先验信息的特征，从而获得更为准确的状态估计结果。

另外，RPF-PF算法在计算复杂度的问题上也进行了一定的改进。

传统的粒子滤波算法往往需要大量的计算资源，严重影响算法的实时性。

而RPF-PF算法在算法的的“更新权重”步骤中采用了权重区间等距离采样的方法，可以大大降低计算量，同时保证了算法的准确性。

综上所述，RPF-PF算法通过引入RPF和PPF步骤，以及采用等距离采样的策略，优化了传统粒子滤波算法的粒子退化、分散和计算复杂度问题，具有较高的实用价值。

AMCL定位原理在机器人导航中，定位是一个非常重要的问题。

AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization ）是一种常用的定位算法，它能够在机器人运动和传感器测量的基础上，实现机器人在未知环境中的精确定位。

本文将介绍AMCL定位的原理和实现。

一、AMCL定位的原理AMCL算法是基于蒙特卡罗方法的粒子滤波算法的一种改进。

它将机器人在地图上的位置表示为一组粒子，每个粒子代表机器人在地图上的一个可能的位置。

粒子滤波算法是一种基于概率的算法，通过对机器人的运动和传感器测量进行概率计算，来估计机器人在地图上的位置。

AMCL算法的核心是粒子的重采样。

在每一次机器人运动和传感器测量后，所有粒子的权重都会发生变化，权重高的粒子将更有可能被保留下来，权重低的粒子将更有可能被删除。

粒子的权重是根据机器人运动和传感器测量的数据计算得出的，因此重采样后的粒子集合更加接近机器人在地图上的真实位置。

二、AMCL定位的实现AMCL算法的实现需要以下步骤：1. 建立地图：首先需要建立机器人所在环境的地图，可以使用激光雷达等传感器进行地图构建。

2. 初始化粒子：将机器人的初始位置作为粒子集合的中心，随机生成一定数量的粒子，每个粒子的位置和方向都是随机的。

3. 运动模型：根据机器人的运动数据，更新粒子的位置和方向。

运动模型可以是简单的模型，如直线运动或旋转运动，也可以是复杂的模型，如运动学模型或动力学模型。

4. 传感器模型：根据机器人传感器的测量数据，计算每个粒子的权重。

传感器模型可以是简单的模型，如二维直线距离模型或二维高斯模型，也可以是复杂的模型，如三维激光雷达模型或多传感器融合模型。

5. 粒子重采样：根据粒子的权重，对粒子集合进行重采样。

重采样后的粒子集合更加接近机器人在地图上的真实位置。

6. 更新机器人位置：根据重采样后的粒子集合，计算机器人在地图上的位置和方向。

可以使用加权平均或最大似然估计等方法来计算机器人的位置和方向。

一种改进的自适应重采样粒子滤波算法骆荣剑;李颖;钱广华;魏祥【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】针对粒子滤波跟踪算法中重采样所引起的粒子多样性缺失问题，提出了一种自适应粒子滤波重采样方法。

首先将粒子权值进行分类，中等权值粒子保持不变，大、小权值粒子进行权值优化组合，其次对优化组合后的小部分粒子进行系统重采样。

最后对粒子的权值及粒子的复制次数分别进行比较运算。

试验结果表明，改进后的粒子滤波算法不仅提高了机动目标跟踪的运算效率，而且还有效提高了跟踪的稳定性，目标跟踪更加准确。

%To solve the problem of particle lack of diversity in particle filter resampling track algorithm, a particle filter algorithm based on adaptive sampling methods is presented. First, the particle weight classification, medium weight particles remain unchanged, large and small particles weights by optimized combination of weights, followed a small part of the optimization particle by system resampling. Finally, the copy number of particles in the right amount and particle compare operations. The test results show that the improved particle filter algorithm not only improves the operational efficiency of maneuvering target tracking, but also improves the stability of tracking, targeting more accurate.【总页数】6页(P35-40)【作者】骆荣剑;李颖;钱广华;魏祥【作者单位】中国人民解放军重庆通信学院，重庆 400035;中国人民解放军重庆通信学院，重庆 400035;中国人民解放军重庆通信学院，重庆 400035;中国人民解放军重庆通信学院，重庆 400035【正文语种】中文【中图分类】TN957【相关文献】1.一种改进重采样的粒子滤波算法 [J], 李善姬;禹爱兰2.目标跟踪的自适应双重采样粒子滤波算法 [J], 白笛;张冰;朱志宇3.一种改进重采样的粒子滤波算法 [J], 常天庆;李勇;刘忠仁;董田沼4.一种基于改进重采样的粒子滤波算法 [J], 于春娣;丁勇;李伟;薛琳强5.基于重采样技术改进的粒子滤波算法 [J], 李小婷;史健芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进的粒子滤波算法作者：王瑞肖宇峰朱鸽来源：《农村经济与科技》2016年第08期[摘要]粒子滤波算法其重采样过程往往引起样本多样性丧失问题，影响算法精度。

本文针对多样性问题，对重采样进行改进，首先划分粒子集为三个子集，然后利用高、低权值子集的组合产生下一代粒子。

通过实验证明，本文算法能有效改善多样性问题，提高算法精度。

[关键词]粒子滤波；重采样；多样性[中图分类号]TL181 [文献标志码]A1 引言粒子滤波算法是经典而常用的滤波定位算法。

它以递推贝叶斯原理和蒙特卡洛思想为基础，通过采样一组状态空间中的粒子，并应用系统的运动方程和观测方程对粒子集进行迭代，最后用粒子的加权组合来估计目标的实时位置。

基本的波算法同时存在一定缺陷。

一是算法的计算复杂度问题。

由于粒子滤波是基于最优贝叶斯估计，所以理论上当粒子数趋于无穷大时，算法达到最优估计，即算法的估计精度随着粒子数的增加而增加，当此时算法面临计算量的急剧增加，引起算法的实时性问题。

另一个问题为样本的多样性问题。

重采样过程的引进却带来了样本多样性丧失问题：随着迭代进行，大部分粒子为少数几个高权值粒子的采样后代，而大部分低权值粒子早已被淘汰，随之而来的是算法估计精度的误差增大。

本文主要工作是对基本粒子滤波的重采样部分进行改进。

通过高权值粒子和低权值粒子的组合产生下一代粒子。

克服粒子多样性丧失的问题。

Matlab仿真证明，本文方法有效，能一定程度改善算法性能。

2 基本粒子滤波算法基本的粒子滤波算法主要包括两个基本算法：（1）序贯重要性采样（2）重要性采样。

3 改进重采样粒子滤波基本粒子滤波算法的重采样过程中，进行的是简单地复制替换操作，把权值较小的粒子直接淘汰了。

改进重采样算法的只要过程可描述为：首先对粒子集按照权值进行划分，得到高权值粒子、中权值粒子和低权值粒子。

随后采用高权值粒子和低权值粒子的组合来产生新一代粒子，中权值粒子直接复制到下一代，并在整个过程中保持粒子总数不变。

改进的粒子滤波重采样算法改进的粒子滤波重采样算法（IPRS）是一种用于机器学习的算法，它能够以高效的方式在较少的时间内收敛到一个可信的模型。

它是一种极具前瞻性的算法，相对于传统粒子滤波算法而言，它可以将模型收敛速度提高几个数量级，并且能够在较短的时间内获得较高的准确度。

粒子滤波重采样算法是一种有效的机器学习算法，它能够很好地表示系统的不同状态，并且可以快速地收敛到一个稳定的模型。

算法中使用到的粒子体系统（Particle System）是一种类似于粒子群算法（PSO）的算法，它将系统状态分解为多个独立的粒子，然后根据粒子间的动态关系进行重新分配，从而使系统达到最佳状态。

传统粒子滤波重采样算法由三个步骤组成：粒子过滤、重采样和系统更新。

粒子过滤步骤是根据粒子状态来筛选出有用的粒子，去除掉不稳定的粒子，而重采样步骤则是根据当前系统中的粒子状态，使用特殊的重采样算法来调整系统中的粒子分布，从而使系统能够快速收敛到最稳定的状态。

最后，系统更新步骤则是根据粒子过滤和重采样之后，对系统参数进行调整，以达到最稳定的状态。

改进的粒子滤波重采样算法（IPRS）在传统粒子滤波重采样算法的基础上，引入了一种新的重采样算法——基于目标函数的重采样算法（TPRS）。

该算法使用一种基于粒子状态的动态重采样算法，即根据粒子的当前状态，根据目标函数的当前值，来重新调整系统中的粒子分布。

因此，该算法可以更快地收敛到最稳定的状态，并且可以更有效地利用粒子体系统中的细节，从而大大提高系统的准确度。

此外，改进的粒子滤波重采样算法（IPRS）还提出了一种新的粒子权重计算方法，即基于目标函数的粒子权重计算方法（TWC）。

该算法将粒子的权重视为一个动态的变量，根据当前的粒子状态和目标函数的当前值，重新计算粒子的权重，从而达到收敛的效果。

因此，该算法可以更有效地利用粒子的资源，避免大量的粒子浪费，从而提高系统的准确度。

总之，改进的粒子滤波重采样算法（IPRS）是一种非常有效的机器学习算法，它能够很好地表示系统的不同状态，并且可以快速地收敛到一个稳定的模型。