检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《信号处理》2007年第1期97-100,共4页Journal of Signal Processing
基 金:航天"十五"预研基金项目资助(编号:413160203)
摘 要:粒子滤波适用于非线性模型和非高斯噪声的目标跟踪,但其大计算量,限制了实时应用。硬件实现是解决此问题的有效途径。本文针对粒子滤波的第三个步骤-再采样的硬件实现,引入动态基准位置和动态阈值设置,将“粒子-标签”残差再采样的高效定点实现方法进行扩展,使其可以直接对非归一化的权值进行再采样。免去需要进行大量除法运算的权值归一化操作,提高粒子滤波的实时性。实验结果表明其有效性。particle filter has been proved to be a powerful tool for object tracking in nonlinearity and non-Gaussianity setting,but large computational cost limits its real-time application. Hardware implementation should be an efficient approach to overcome this drawback. For hardware implementation of resampling-the third stage of particle filter, dynamic benchmark position and dynamic threshold are introduced, extending "particle-tagging" method to process non-normalization weights directly, avoiding a large number of division calculations for normalization, and increasing real-time performance of particle filter. Experiment results demonstrate its validity.
关 键 词:粒子滤波 硬件实现 再采样 动态基准位置 非归一化权值
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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