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
作 者:于金霞[1] 汤永利[1] 许景民[1] 赵倩[2]
机构地区:[1]河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454003 [2]河南省电力公司济源供电公司,河南济源454650
出 处:《计算机工程》2012年第16期200-202,共3页Computer Engineering
基 金:河南省重点科技攻关计划基金资助项目(122102310309);河南省高等学校青年骨干教师基金资助项目(2010GGJS-059);河南理工大学博士基金资助项目(B2011-58);河南理工大学青年骨干教师基金资助项目
摘 要:将状态转移先验分布和观测似然分布相结合,提出一种基于自适应退火参数优化混合建议分布的粒子滤波算法。根据当前最新的观测信息,以退火参数因子调控混合建议分布中状态转移先验分布与似然建议分布的混合率。在混合建议分布中结合自适应参数优化机制动态调整退火参数。仿真实验验证了该算法的有效性。This paper proposes a particle filtering algorithm based on hybrid proposal distribution of adaptive optimization.Based on performance analysis of particle filter with different proposal distribution,hybrid proposal distribution is used to consider the current latest observational information.Annealing parameter factor is utilized to adjust the mix ratio of state transition prior distribution and likelihood proposal distribution in hybrid proposal distribution.By the analysis of hybrid proposal distribution with fixed annealing parameter optimization,adaptive parameter optimization mechanism is combined in above hybrid proposal distribution to dynamically adjust the annealing parameter.With the simulation program of object tracking,the performance of proposed particle filtering algorithm is evaluated and its validity is verified.
关 键 词:粒子滤波 混合建议分布 状态转移先验分布 似然建议分布 退火参数 自适应参数优化
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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