【摘要】：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內(nèi)容之一。在系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型和觀測模型已知的情況下,可以采用濾波算法對系統(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,對于這樣的系統(tǒng)需要非線性濾波算法來解決。 粒子濾波算法是一種有效的非線性濾波算法,本文針對目標(biāo)跟蹤問題,設(shè)計(jì)了兩種改進(jìn)的粒子濾波算法,對列車運(yùn)行過程中的位移、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,介紹了基本粒子濾波算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識、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,針對進(jìn)化編程算法搜索精度不夠的問題,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爭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題； 再次,針對粒子群優(yōu)化算法可能出現(xiàn)的易陷入局部收斂的問題,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)解靠攏,提高算法的估計(jì)精確度； 最后,以列車運(yùn)行狀態(tài)的目標(biāo)跟蹤問題為例,驗(yàn)證了兩種改進(jìn)粒子濾波算法對列車運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)的有效性。
【圖文】：

跟蹤的過程。目標(biāo)跟蹤技術(shù)包括三個(gè)部分：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、狀態(tài)估計(jì)及融合、航跡管理[1】，如圖1.1所示。從本質(zhì)上看，目標(biāo)跟蹤最終可歸結(jié)為系統(tǒng)狀態(tài)方程和量測方程描述的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型的跟蹤濾波器設(shè)計(jì)過程，濾波方法在這部分直接決定著目標(biāo)跟蹤的精確程度，也在很大程度上影響著整個(gè)系統(tǒng)的時(shí)間復(fù)雜度。因此，濾波方法歷來是人們研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。i數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 丨i狀態(tài)估計(jì)及融合 ！i關(guān)聯(lián)處理—；?跟蹤濾波（平滑和預(yù)測）顯示器? @ ..I I r~l點(diǎn)進(jìn)錄取 i ? 航跡起始 航跡終止I 否： 是來自信息處理器和檢 in,器 丨 否I I 航跡? I航跡管理圖1.1目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)框圖Figure 1.1 Framework of target tracking system若目標(biāo)模型是隨機(jī)線性高斯系統(tǒng)，可以采用卡爾曼濾波（Kalman niter，KF)算法進(jìn)行追蹤【2]�？柭鼮V波是一種線性最小方差估計(jì)算法，具有遞推性質(zhì)，它是一種線性最優(yōu)濾波算法，適用于線性高斯系統(tǒng)。對于非線性高斯系統(tǒng)，通常使用擴(kuò)展卡爾曼濾波（Extended Kalman niter

Figure 2.2 Schematic diagram of particle filterstep 1：初始化粒子和權(quán)值。K=0，，懫樣xi~;7(X。），根據(jù)先驗(yàn)概率密度函數(shù)/P(JC。）產(chǎn)生粒子群{x“i = 1,2,-,N),所有粒子的權(quán)值為=\IN。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN713

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本文編號：2530371