基于高斯和粒子滤波的动态称重数据处理

基于混合高斯模型和粒子滤波器的跟踪
张金花;薛峰;李柏年;朱望飞;王辉
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2009(025)030
【摘要】提出了一种基于改进型混合高斯模型和粒子滤波器的人体运动跟踪的新方法.该方法首先利用改进的混合高斯模型对监控场景进行建模,再通过粒子滤波器对建模后的场景目标进行跟踪.通过对户外场景的实验,该算法在光照干扰,树木摆动和阴影以及遮蔽干扰的条件下取得了良好的效果,能够成功的跟踪运动目标,证明了算法的有效性.
【总页数】3页(P147-148,159)
【作者】张金花;薛峰;李柏年;朱望飞;王辉
【作者单位】730000,甘肃兰州,兰州大学信息科学与工程学院电路与系统研究所;730000,甘肃兰州,兰州大学信息科学与工程学院电路与系统研究所;730000,甘肃兰州,兰州大学信息科学与工程学院电路与系统研究所;714200,陕西渭南,中国华阴兵器试验中心;730000,甘肃兰州,兰州大学信息科学与工程学院电路与系统研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于蚁群优化的边缘化粒子滤波器跟踪算法 [J], 曹义亲;肖金胜;黄晓生
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.基于灰色系统理论和粒子滤波器的目标跟踪算法 [J], 张静;邓金桥
4.基于尺度空间粒子滤波器的多参考直方图目标跟踪算法 [J], 贾静平;夏宏;谢萍
5.基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪算法 [J], 卢锦;王鑫
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一种基于高斯混合模型和变分贝叶斯的粒子滤波方法
一种基于高斯混合模型和变分贝叶斯的粒子滤波方法是使用高斯混合模型来表示目标的状态分布，并通过变分贝叶斯方法来近似后验分布。

该方法将粒子滤波算法扩展为高维和非线性情况，以提高滤波的精度和效率。

首先，使用高斯混合模型来表示目标的状态分布。

高斯混合模型是由多个高斯分布组成的模型，每个高斯分布代表了目标可能的状态。

通过对每个高斯分布的权重、均值和协方差进行学习和更新，可以逐步逼近目标的后验分布。

然后，使用变分贝叶斯方法来近似后验分布。

变分贝叶斯方法通过引入变分参数，将后验分布的计算问题转化为优化问题。

通过最大化变分下界，可以逐步逼近后验分布，并得到近似后验分布的参数。

最后，使用粒子滤波算法来进行目标跟踪。

粒子滤波算法通过从后验分布中抽样一组粒子，并根据观测数据对粒子进行重采样和更新，从而预测目标的状态。

通过使用高斯混合模型和变分贝叶斯方法来估计后验分布，可以提高滤波的准确性和效率。

总的来说，这种基于高斯混合模型和变分贝叶斯的粒子滤波方法通过引入高斯混合模型和变分贝叶斯方法，可以在处理高维和非线性情况下提高滤波算法的性能。

基于高斯Cost-Reference粒子滤波器的WSN目标跟踪算
法
余志军;魏建明;刘海涛
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2009()2
【摘要】提出了一种新的高斯Cost-Reference粒子滤波器算法及多传感器动态协同策略用于无线传感器网络目标跟踪问题。

该算法的显著特点是:(1)鲁棒性,不需要事先对系统过程噪声和测量噪声的分布进行精确建模,具有较好的噪声自适应能力,非常适用于无线传感器网络未知的、复杂的应用场景;(2)能量有效性,该算法采用高斯分布来近似状态的后验概率分布,节点间交互时只需要传输高斯分布的均值和方差,而不需要传输所有的粒子及其权值,极大地减轻了网络通信负载,能有效延长网络的寿命。

【总页数】5页(P576-580)
【作者】余志军;魏建明;刘海涛
【作者单位】中国科学院上海微系统与信息技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP301;TP391
【相关文献】
1.基于量子遗传粒子滤波的WSN目标跟踪算法
2.基于改进粒子滤波器的WSNs 目标跟踪算法
3.基于量子遗传粒子滤波的WSN目标跟踪算法
4.基于高斯混合概
率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法5.基于改进高斯粒子滤波器的目标跟踪算法
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粒子数动态调整的粒子滤波新算法
粒子滤波（Particle Filter）是一种基于贝叶斯滤波的随机游走算法，用于处理非线性、非高斯的状态估计问题。

然而，粒子滤波需要大量
的粒子数量才能获得较好的估计结果，而且随着时间的推移，粒子数量会
逐渐增加，导致计算时间和存储空间的急剧增加。

为了解决这个问题，近年来出现了一些粒子数动态调整的粒子滤波新
算法，可以根据实时观测数据的不同情况，自适应地调整粒子数，从而在
保证估计精度的同时，减少计算时间和存储空间的开销。

这些算法主要包
括以下几类：
1.基于采样思想的粒子滤波算法：这类算法主要考虑粒子增减的策略，通过对采样粒子的质量和分布进行评估，实现粒子数量的动态调整。

2.基于注意力机制的粒子滤波算法：这类算法利用注意力机制来识别
关键的观测数据，从而减少不必要的粒子数量，提高计算效率。

3.基于机器学习的粒子滤波算法：这类算法利用机器学习技术来学习
不同观测数据下的粒子数量，实现自适应的粒子数调整。

总的来说，粒子数动态调整的粒子滤波算法是一种非常有效的方法，
可以在保证估计精度的同时，提高计算效率和存储效率，具有很广泛的应
用前景。

基于粒子滤波的动态数据校正方法研究的开题报告摘要：随着大数据时代的到来和各种传感器技术的广泛应用，动态数据的校正和处理变得越来越重要。

本文基于粒子滤波理论，提出一种新的动态数据校正方法。

该方法结合了滑动窗口技术和粒子滤波算法，通过将历史数据作为先验信息，实现对当前数据的估计和校正，提高了校正精度和效率。

本文将介绍粒子滤波算法的理论基础和实现过程，并详细介绍所提出的动态数据校正方法的实现流程和优化策略。

最后，通过实验验证，证明了该方法的有效性和优越性。

关键词：粒子滤波；动态数据校正；滑动窗口；先验信息；实时性一、研究背景和意义随着传感器技术和数据采集技术的不断发展，动态数据的重要性日益突出。

动态数据是指由传感器或其他设备实时采集的、随着时间变化而变化的数据。

例如，气象监测、地震监测、交通监测等领域中常常需要对动态数据进行采集、存储、分析和处理。

这些数据的准确性和实时性对于保障公共安全和提高生产效率至关重要。

尽管现有的数据采集和处理技术已经取得了很大的进步，但由于多种因素的干扰，实时数据中往往包含大量的误差和噪音。

因此，对于动态数据的准确处理和分析，动态数据校正技术显得越来越重要。

粒子滤波是一种基于贝叶斯滤波理论的非线性滤波方法，已经被广泛应用于实时数据处理、目标跟踪、机器视觉等领域。

与其他滤波方法相比，粒子滤波具有强大的适应性和可调性。

因此，在动态数据校正领域，粒子滤波算法往往是一种理想的选择。

但是，由于实时数据的要求，传统的粒子滤波算法存在一些问题。

例如，粒子数目的选择、采样效率的问题等，都会影响到滤波的准确性和效率。

因此，如何针对动态数据校正领域中的特点，对粒子滤波算法进行改进，是一个具有现实意义的课题。

二、研究内容和方法本文针对动态数据校正领域中的问题，提出了一种基于粒子滤波的动态数据校正方法。

该方法的主要特点是，结合了滑动窗口技术和粒子滤波算法，通过将历史数据作为先验信息，实现对当前数据的估计和校正，以提高校正精度和效率。

专利名称：一种基于高斯扰动的重采样粒子滤波算法专利类型：发明专利
发明人：周蓉,藤婧,吴梦华
申请号：CN201610596452.X
申请日：20160726
公开号：CN106296727A
公开日：
20170104
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于智能信息处理技术领域，涉及一种基于高斯扰动的重采样粒子滤波算法。

具体为在重采样过程中对重复采样的高权值粒子增加高斯扰动扩散，在非线性和非高斯系统中用来估计系统状态，用于无特征的小目标跟踪定位中，解决迭代过程中重采样后粒子的多样性丧失问题，在保证粒子有效性的前提下增加粒子多样性，增加了粒子逼近目标的概率，在不增加计算量和存储量的条件下，降低了跟踪误差，提高了小目标跟踪精度；从计算量角度来看，尽管增加了基于高斯扰动的扩散过程，但是由于粒子的收敛速度加快，改进算法的执行时间和系统重采样算法接近。

申请人：华北电力大学
地址：102206 北京市昌平区朱辛庄北农路2号
国籍：CN
代理机构：北京众合诚成知识产权代理有限公司
代理人：陈波
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基于粒子滤波算法的动态协同定位系统性能研究童凯翔;田世伟;李广侠【摘要】全球卫星导航系统在城市室内、森林峡谷等易对导航信号造成遮蔽、干扰的环境中难以保证其定位的可靠性.提出利用粒子滤波算法完成地面动态节点网络协同定位的新方法,并对其性能进行仿真研究.在缺乏伪距观测量的条件下,单一的终端节点难以实现精确定位.若多个节点之间通过相互测距,交互位置信息等方式实现协同,结合地面节点与卫星之间的伪距观测信息来实现对于动态节点位置与速度的估计.通过仿真实验,验证了所提出的新算法能够准确估计节点的位置、速度、伪距测量偏差等状态分量.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2016(049)002【总页数】5页(P163-167)【关键词】协同定位;粒子滤波算法;动态系统;估计性能【作者】童凯翔;田世伟;李广侠【作者单位】解放军理工大学通信工程学院,江苏南京 210007;卫星通信与导航江苏高校协同创新中心,江苏南京 210007;解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学通信工程学院,江苏南京 210007【正文语种】中文【中图分类】TN927全球卫星导航系统(GNSS)广泛应用于地面用户的导航定位服务中。

但是在一些存在信号遮蔽、干扰的恶劣环境，如城市室内、森林峡谷等，单纯的卫星导航系统就难以继续提供足够精度的定位服务。

在单纯的卫星导航定位系统中，地面节点只有在至少获得来自四颗不同导航卫星的伪距观测信息的条件下才能实现定位。

否则，节点将由于缺少必要的伪距测量信息而无法实现定位。

最近许多的研究成果认为可以引入协同定位的思想来解决这类恶劣场景下的导航定位与跟踪问题。

在生物科学、智能计算以及通信工程等领域，协同思想都已经得到了广泛的应用。

在导航定位与跟踪领域的研究中，协同定位的算法也引起了研究者的高度重视。

如文献[1-2]给出了混合协同定位算法的克拉美罗界(Cramér-Rao bound,CRB)，文献[3]提出了在无线传感网络定位中的节点分布新方法，文献[4-6]采用不同的算法来解决协同定位问题。

一种融合高斯聚类的粒子滤波方法陈海亮;黎树俊;邓文天;陈珂【摘要】为了解决粒子滤波存在粒子退化、噪声干扰和计算量大等问题,提出了一种融合高斯聚类的粒子滤波方法.将给定粒子划分为许多类,采用使目标函数最小方法,把搜寻到的最佳隶属度和最佳粒子更新对应的位置作为聚类中心,有效地完成数据关联融合.实验证明,与传统粒子滤波算法相比,该方法提高了粒子滤波的运算速度,降低了计算量,具有更高的滤波效率和滤波精度.【期刊名称】《广东石油化工学院学报》【年(卷),期】2017(027)004【总页数】5页(P38-42)【关键词】目标跟踪;粒子滤波算法;高斯聚类【作者】陈海亮;黎树俊;邓文天;陈珂【作者单位】广东石油化工学院计算机科学与技术系,广东茂名 525000;广东石油化工学院计算机科学与技术系,广东茂名 525000;广东石油化工学院计算机科学与技术系,广东茂名 525000;广东石油化工学院计算机科学与技术系,广东茂名525000【正文语种】中文【中图分类】TP391目标识别与跟踪是机器人定位与导航的重要研究内容之一，也是当前运动序列数据研究中尚未完全解决的难题。

作为贝叶斯跟踪方法的代表，基于粒子滤波的跟踪方法已成为研究焦点。

但该方法目前存在一些技术难点:粒子退化、目标姿态的变化以及噪声等，导致跟踪效果较差;目标的快速移动以及多目标跟踪要求粒子滤波采用大量粒子，算法的计算代价很大等。

针对这些问题，近年来已有很多学者将聚类算法应用于粒子滤波及目标跟踪，包括粒子滤波目标跟踪算法［1］，分布模糊聚类粒子滤波(DFCM－RPF)方法［2］，模糊C均值(FCM)聚类粒子滤波算法［3］，空间域减法聚类粒子滤波算法。

虽然聚类能降低粒子数目，从而提高运算效率，但在高维情况下仍然保持较大的粒子滤波运算量，本文把高斯聚类融合在粒子滤波中，提出了基于高斯聚类的粒子滤波方法(GC－PF)，目的是将给定的数据划分为许多类，采用使目标函数最小的方法，将找到的最好的隶属度和最佳数据更新对应的位置作为聚类中心。