实例介绍
【实例简介】
本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术，针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法，包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法、流形粒子滤波算法等，并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域，最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题，给出了基于DSP和FPCA的粒子滤波算法实现方法。
内容简介 本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术,针对标准粒子滤 波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法, 包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤 波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法流形粒 子滤波算法等,并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器 故障诊断、人脸跟踪等领域最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题,给 出了基于DsP和FPGA的粒子滤波算法实现方法。 本书可供高等院校电子信息、自动化、计算机应用、应用数学等有关专 业高年级本科生和研究生,以及从事控制科学与工程、信号与信息处理领域 的工程技术人员和研究人员参考阅读。 图书在版编目(CIP)数据 粒子滤波算法及其应用/朱志宇著.一北京:科学出版社,2010.6 ISBN978-7-03-027611-7 I.①粒…Ⅱ.①朱…Ⅲ.①非线性控制系统Ⅳ,①O231.2 中国版本图书馆CIP数据核字(2010)第08821号 责任編辑:孙芳王志欣/责任校对:陈玉 责任印制;赵博/封面设计:耕者设计工作室 學☆出版 北京东黄城根北街|6号 邮攻编码:100717 http://www.sciencep 400 酉卹剩厂印刷 科学出版社发行各地新华书店经销 2010年6月第版开本;B5(720×1000 2010年6月第一次印刷印张:163/4 印数:1-3000 字数:324000 定价:48.00元 (如有印装质量问题,我社负责调换) 前言 粒子滤波又称序贯蒙特卡罗方法,是一种基于蒙特卡罗方法和递推贝叶斯估 计的统计滤波方法,它依据大数定理,采用蒙特卡罗方法来求解贝叶斯估计中的积 分运算。粒子滤波算法首先依据系统状态向量的经验条件分布在状态空间产生 组随机样本的集合,然后根据观测量不断地调整粒子的权重和位置,通过调整后粒 子的信息修正最初的经验条件分布。当样本容量很大时,这种蒙特卡罗描述就近 似于状态变量真实的后验概率密度函数。粒子滤波适用于任何能用状态空间模型 表示的非高斯背景的非线性随机系统,它完全突破了传统的 Kalman滤波理论框 架,对系统的过程噪声和量测噪声没有任何限制,可适用于任何非线性系统,精度 可以逼近最优估计,是一种很有效的非线性滤波技术,可广泛应用于数字通信、金 融领域数据分析、统计学、图像处理、计算机视觉、自适应估计、语音信号处理、机器 学习等方面。粒子滤波算法是现代信号与信息处理学科和统计模拟理论之间的交 叉学科,其研究有着重要的理论意义和现实价值,随着计算机性能的迅速提高,这 方法日益受到人们的关注。 近年来,从解决粒子退化和粒子多样性丧失、提高算法实时性和鲁棒性、降低 计算复杂度等角度考虑,国内外学者广泛开展了粒子滤波研究。本书系统总结了 近年来粒子滤波的研究成果,针对粒子滤波算法的缺点提出了若干种改进算法,包 括基于微分流形的粒子滤波算法、基于人工鱼群的粒子滤波算法、基于神经网络的 粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法等;广泛探讨了粒子滤波算法的各种应用,给 出了粒子滤波算法的硬件实现方法 在本书编撰过程中,作者研读了大量文献,参考融合了国内外专家、学者们在 相关领域的硏究成果,在此,对他们表示衷心谢意! 王建华教授、姜长生教授、张冰教授对本书的编写工作提供了很多宝贵意见, 杨官校、李冀、皇丰辉、刘炜、薄超等同学编制了书中的仿真程序,赵成、苏岭东、姜 威威等同学绘制了书中的部分图表。在此,向参与和关心本书编写工作的各位同 事和同学表示真诚的感谢 本书的出版得到了江苏省高校自然科学基金(项目编号:06KJB510030)和中 国船舶行业预研基金(项目编号:3.1.5)的资助。 由于作者学术水平有限,书中难免存在不妥之处,殷切期望广大读者批评指正。 作者 2010年3月 目录 前言 第一篇粒子滤波算法 第1章绪论 1粒子滤波的发展和应用…… ··d·············. 4 1.2粒子滤波的缺点和现有的解决方法 4 第2章 Kalman滤波理论 2.1标准 Kalman滤波算法 R-y滤波器 10 2.3EKF滤波算法 24 MVEKF算法 14 2.5UKF算法 D春看曲。·鲁b·····。音·看自。··非自b。非 …………15 第3章从贝叶斯理论到粒子滤波… 19 3.1动态空间模型 3.2贝叶斯估计理论 20 3.3蒙特卡罗积分……… ·.·日···↓..··":·.·“.···香 。·。着非●自· 22 3.4序贯蒙特卡罗信号处理 24 35粒子滤波 27 第4章基于重要密度函数选择的改进粒子滤波算法 33 4.1GHPF…………………………………………………33 4.2 EKPF 35 4.3 UPF 37 4.4 IMMPF算法…………38 4.5二阶中心差分粒子滤波…… ……40 4.6基于 Stiefel流形的粒子滤波器研究 43 4.7混合退火粒子滤波器研究 45 IV 粒子滤波算法及其应用 第5章基于重采样技术的改进粒子滤波算法 最自自自 48 5.1重要性重采样粒子滤波器………48 5.2基于MCMC的粒子滤波… …49 5、3AVPF ……………52 5.4 RPF ∴…54 5.5核K-粒子滤波算法(KPF) 5.6基于权值选择的粒子滤波算法… 57 5.7线性优化重采样粒子滤波算法 5.8基于 Stiefel流形和权值优选的粒子滤波器( SM-WSPF)研究 60 5.9基于 Stiefel流形和线性优化重采样的粒子滤波器( SM-LOCR-PF) 研究 61 5.10其他常用的重采样方法 62 1仿真分析 第6章基于智能优化思想的粒子滤波算法 6.1GPF算法 …………………73 6.2 PSO-PF算法 p·普·日···曹·。昏鲁··甲啊·。··中日中·· 串自自·事 6.3 AFSA-PF算法 6.4AIPF算法 鲁音·鲁甲··鲁曹·自·即 ………90 6.5仿真分析 97 第7章基于神经网络的粒子滤波算法 ……102 7.1基于神经网络的重要性权值调整粒子滤波( NNWA-PF)算法…102 7.2基于神经网络的重要性样本调整粒子滤波( NNISA-PF)算法 105 7.3仿真分析 ……109 第8章APF算法 音·自·普自自自非●·P,自自··自··非鲁自单最自自音自自自·4非鲁备自音。非·鲁音。··音鲁 114 8.1似然分布自适应调整 114 8.2样本数APF 8.3改进APF …118 8.4APF的仿真分析 …119 第9章其他粒子滤波算法 126 9.1免重采样粒子滤波 126 9.2MPF……………………………………………………132 目录 9.3分布式粒子滤波 134 第二篇粒子滤波算法的应用 第10章粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用 ……139 0.1基于贝叶斯理论的目标跟踪技术… ………………139 10.2机动目标的运动模型 ……140 10.3多目标跟踪中的联合概率数据关联方法 142 10.4非线性、非高斯条件(闪烁噪声)下的机动目标跟踪 145 10.5基于粒子滤波和JPDA的多目标跟踪数据关联算法 10.6仿真实验… 150 第11章粒子滤波应用于语音信号增强… ……161 11.1语音增强技术………………………………………161 11.2TVAR模型 11.3基于GPF的语音增强算法 11.4语音信号增强仿真实验… I68 第12章粒子滤波应用于传感器故障诊断 e早看值·看 …………172 12.1故障诊断的方法… 172 12.2传感器故障诊断的基本原理… 174 12.3应用粒子滤波进行故障诊断 鲁番 “·.····.;·4··· 177 12.4仿真实例分析 180 第13章粒子滤波算法在人脸跟踪中的应用 190 13.1人脸跟踪介绍……… …………190 13.2跟踪算法相关理论基础· 193 13.3基于直方图的坞值偏移人脸跟踪算法· 196 13.4基于直方图的粒子滤波人脸跟踪算法 201 13.5基于椭圆拟合的人脸跟踪算法… 206 13.6基于流形的人脸跟踪算法 p音直最看·鲁鲁 ··息·翟·唱备售暴4鲁售聊鲁 207 13.7人脸跟踪仿真………… 鲁电 210 第14章粒子滤波在倒立摆控制系统中的应用 216 14.1引言 216 14.2倒立摆控制系统模型 216 粒子滤波算法及其应用 14.3基于神经网络的倒立摆控制系统研究 ∴219 14.4粒子滤波优化神经网络倒立摆控制仿真…22 第15章基于DSP实现的粒子滤波算法 ……225 15.1FBPF算法 鲁t·息鲁鲁 ∴225 15.2基于硬件实现的改进FBPF算法… 227 15.3实现改进FBPF算法的DSP ···→·········:·..··.·;····..········· 228 15.4改进FBPF算法DSP实现的软件环境… 230 15.5改进FBPF算法的软件仿真与DSP实现 …231 15.6基于改进FBPF算法的GPS导航系统设计 237 第16章基于FPGA的粒子滤波算法实现 ∴241 16.1基于FPGA的改进FBPF算法的总体设计 ∴…241l 16.2FPGA简介… 242 16.3改进FBPF算法的软件仿真与FPGA实现 245 参考文献… :a4a....············.··.·········· 253 第一箭粒子滤波算法 【实例截图】
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本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术，针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法，包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法、流形粒子滤波算法等，并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域，最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题，给出了基于DSP和FPCA的粒子滤波算法实现方法。
内容简介 本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术,针对标准粒子滤 波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法, 包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤 波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法流形粒 子滤波算法等,并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器 故障诊断、人脸跟踪等领域最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题,给 出了基于DsP和FPGA的粒子滤波算法实现方法。 本书可供高等院校电子信息、自动化、计算机应用、应用数学等有关专 业高年级本科生和研究生,以及从事控制科学与工程、信号与信息处理领域 的工程技术人员和研究人员参考阅读。 图书在版编目(CIP)数据 粒子滤波算法及其应用/朱志宇著.一北京:科学出版社,2010.6 ISBN978-7-03-027611-7 I.①粒…Ⅱ.①朱…Ⅲ.①非线性控制系统Ⅳ,①O231.2 中国版本图书馆CIP数据核字(2010)第08821号 责任編辑:孙芳王志欣/责任校对:陈玉 责任印制;赵博/封面设计:耕者设计工作室 學☆出版 北京东黄城根北街|6号 邮攻编码:100717 http://www.sciencep 400 酉卹剩厂印刷 科学出版社发行各地新华书店经销 2010年6月第版开本;B5(720×1000 2010年6月第一次印刷印张:163/4 印数:1-3000 字数:324000 定价:48.00元 (如有印装质量问题,我社负责调换) 前言 粒子滤波又称序贯蒙特卡罗方法,是一种基于蒙特卡罗方法和递推贝叶斯估 计的统计滤波方法,它依据大数定理,采用蒙特卡罗方法来求解贝叶斯估计中的积 分运算。粒子滤波算法首先依据系统状态向量的经验条件分布在状态空间产生 组随机样本的集合,然后根据观测量不断地调整粒子的权重和位置,通过调整后粒 子的信息修正最初的经验条件分布。当样本容量很大时,这种蒙特卡罗描述就近 似于状态变量真实的后验概率密度函数。粒子滤波适用于任何能用状态空间模型 表示的非高斯背景的非线性随机系统,它完全突破了传统的 Kalman滤波理论框 架,对系统的过程噪声和量测噪声没有任何限制,可适用于任何非线性系统,精度 可以逼近最优估计,是一种很有效的非线性滤波技术,可广泛应用于数字通信、金 融领域数据分析、统计学、图像处理、计算机视觉、自适应估计、语音信号处理、机器 学习等方面。粒子滤波算法是现代信号与信息处理学科和统计模拟理论之间的交 叉学科,其研究有着重要的理论意义和现实价值,随着计算机性能的迅速提高,这 方法日益受到人们的关注。 近年来,从解决粒子退化和粒子多样性丧失、提高算法实时性和鲁棒性、降低 计算复杂度等角度考虑,国内外学者广泛开展了粒子滤波研究。本书系统总结了 近年来粒子滤波的研究成果,针对粒子滤波算法的缺点提出了若干种改进算法,包 括基于微分流形的粒子滤波算法、基于人工鱼群的粒子滤波算法、基于神经网络的 粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法等;广泛探讨了粒子滤波算法的各种应用,给 出了粒子滤波算法的硬件实现方法 在本书编撰过程中,作者研读了大量文献,参考融合了国内外专家、学者们在 相关领域的硏究成果,在此,对他们表示衷心谢意! 王建华教授、姜长生教授、张冰教授对本书的编写工作提供了很多宝贵意见, 杨官校、李冀、皇丰辉、刘炜、薄超等同学编制了书中的仿真程序,赵成、苏岭东、姜 威威等同学绘制了书中的部分图表。在此,向参与和关心本书编写工作的各位同 事和同学表示真诚的感谢 本书的出版得到了江苏省高校自然科学基金(项目编号:06KJB510030)和中 国船舶行业预研基金(项目编号:3.1.5)的资助。 由于作者学术水平有限,书中难免存在不妥之处,殷切期望广大读者批评指正。 作者 2010年3月 目录 前言 第一篇粒子滤波算法 第1章绪论 1粒子滤波的发展和应用…… ··d·············. 4 1.2粒子滤波的缺点和现有的解决方法 4 第2章 Kalman滤波理论 2.1标准 Kalman滤波算法 R-y滤波器 10 2.3EKF滤波算法 24 MVEKF算法 14 2.5UKF算法 D春看曲。·鲁b·····。音·看自。··非自b。非 …………15 第3章从贝叶斯理论到粒子滤波… 19 3.1动态空间模型 3.2贝叶斯估计理论 20 3.3蒙特卡罗积分……… ·.·日···↓..··":·.·“.···香 。·。着非●自· 22 3.4序贯蒙特卡罗信号处理 24 35粒子滤波 27 第4章基于重要密度函数选择的改进粒子滤波算法 33 4.1GHPF…………………………………………………33 4.2 EKPF 35 4.3 UPF 37 4.4 IMMPF算法…………38 4.5二阶中心差分粒子滤波…… ……40 4.6基于 Stiefel流形的粒子滤波器研究 43 4.7混合退火粒子滤波器研究 45 IV 粒子滤波算法及其应用 第5章基于重采样技术的改进粒子滤波算法 最自自自 48 5.1重要性重采样粒子滤波器………48 5.2基于MCMC的粒子滤波… …49 5、3AVPF ……………52 5.4 RPF ∴…54 5.5核K-粒子滤波算法(KPF) 5.6基于权值选择的粒子滤波算法… 57 5.7线性优化重采样粒子滤波算法 5.8基于 Stiefel流形和权值优选的粒子滤波器( SM-WSPF)研究 60 5.9基于 Stiefel流形和线性优化重采样的粒子滤波器( SM-LOCR-PF) 研究 61 5.10其他常用的重采样方法 62 1仿真分析 第6章基于智能优化思想的粒子滤波算法 6.1GPF算法 …………………73 6.2 PSO-PF算法 p·普·日···曹·。昏鲁··甲啊·。··中日中·· 串自自·事 6.3 AFSA-PF算法 6.4AIPF算法 鲁音·鲁甲··鲁曹·自·即 ………90 6.5仿真分析 97 第7章基于神经网络的粒子滤波算法 ……102 7.1基于神经网络的重要性权值调整粒子滤波( NNWA-PF)算法…102 7.2基于神经网络的重要性样本调整粒子滤波( NNISA-PF)算法 105 7.3仿真分析 ……109 第8章APF算法 音·自·普自自自非●·P,自自··自··非鲁自单最自自音自自自·4非鲁备自音。非·鲁音。··音鲁 114 8.1似然分布自适应调整 114 8.2样本数APF 8.3改进APF …118 8.4APF的仿真分析 …119 第9章其他粒子滤波算法 126 9.1免重采样粒子滤波 126 9.2MPF……………………………………………………132 目录 9.3分布式粒子滤波 134 第二篇粒子滤波算法的应用 第10章粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用 ……139 0.1基于贝叶斯理论的目标跟踪技术… ………………139 10.2机动目标的运动模型 ……140 10.3多目标跟踪中的联合概率数据关联方法 142 10.4非线性、非高斯条件(闪烁噪声)下的机动目标跟踪 145 10.5基于粒子滤波和JPDA的多目标跟踪数据关联算法 10.6仿真实验… 150 第11章粒子滤波应用于语音信号增强… ……161 11.1语音增强技术………………………………………161 11.2TVAR模型 11.3基于GPF的语音增强算法 11.4语音信号增强仿真实验… I68 第12章粒子滤波应用于传感器故障诊断 e早看值·看 …………172 12.1故障诊断的方法… 172 12.2传感器故障诊断的基本原理… 174 12.3应用粒子滤波进行故障诊断 鲁番 “·.····.;·4··· 177 12.4仿真实例分析 180 第13章粒子滤波算法在人脸跟踪中的应用 190 13.1人脸跟踪介绍……… …………190 13.2跟踪算法相关理论基础· 193 13.3基于直方图的坞值偏移人脸跟踪算法· 196 13.4基于直方图的粒子滤波人脸跟踪算法 201 13.5基于椭圆拟合的人脸跟踪算法… 206 13.6基于流形的人脸跟踪算法 p音直最看·鲁鲁 ··息·翟·唱备售暴4鲁售聊鲁 207 13.7人脸跟踪仿真………… 鲁电 210 第14章粒子滤波在倒立摆控制系统中的应用 216 14.1引言 216 14.2倒立摆控制系统模型 216 粒子滤波算法及其应用 14.3基于神经网络的倒立摆控制系统研究 ∴219 14.4粒子滤波优化神经网络倒立摆控制仿真…22 第15章基于DSP实现的粒子滤波算法 ……225 15.1FBPF算法 鲁t·息鲁鲁 ∴225 15.2基于硬件实现的改进FBPF算法… 227 15.3实现改进FBPF算法的DSP ···→·········:·..··.·;····..········· 228 15.4改进FBPF算法DSP实现的软件环境… 230 15.5改进FBPF算法的软件仿真与DSP实现 …231 15.6基于改进FBPF算法的GPS导航系统设计 237 第16章基于FPGA的粒子滤波算法实现 ∴241 16.1基于FPGA的改进FBPF算法的总体设计 ∴…241l 16.2FPGA简介… 242 16.3改进FBPF算法的软件仿真与FPGA实现 245 参考文献… :a4a....············.··.·········· 253 第一箭粒子滤波算法 【实例截图】
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