基于進(jìn)化編程及粒子群優(yōu)化的粒子濾波算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn).pdf

1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域迅速發(fā)展應(yīng)用，濾波方法是其重要的研究?jī)?nèi)容之一。在系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型和觀測(cè)模型已知的情況下，可以采用濾波算法對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。在實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)往往是非線性且非高斯的，對(duì)于這樣的系統(tǒng)需要非線性濾波算法來(lái)解決。
　　粒子濾波算法是一種有效的非線性濾波算法，本文針對(duì)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，設(shè)計(jì)了兩種改進(jìn)的粒子濾波算法，對(duì)列車運(yùn)行過(guò)程中的位移、速度、加速度等信息進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，本文的主要工作如下:
　　首先，介紹了基本粒

2、子濾波算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、基本原理以及計(jì)算流程，總結(jié)了粒子濾波算法的缺點(diǎn)及現(xiàn)有的改進(jìn)算法;
　　其次，針對(duì)進(jìn)化編程算法搜索精度不夠的問(wèn)題，提出基于改進(jìn)進(jìn)化編程的粒子濾波算法，將進(jìn)化編程中的變異和競(jìng)爭(zhēng)選擇思想引入到粒子濾波算法中，提高粒子樣本的多樣性，從而解決粒子退化問(wèn)題;
　　再次，針對(duì)粒子群優(yōu)化算法可能出現(xiàn)的易陷入局部收斂的問(wèn)題，提出基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的粒子濾波算法，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法中的粒子尋優(yōu)思想，使粒子逐漸向最優(yōu)解靠