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《基于分層空間的Rao-Blackwellised化粒子濾波算法-論文.pdf》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第3l卷第9期計算機應用與軟件Vo1.31No.92014年9月ComputerApplicationsandSoftwareSep.2014基于分層空間的Rao—Blackwellised化粒子濾波算法季云峰馬上周航(江蘇信息職業(yè)技術學院江蘇無錫214000)(電子科技大學通信抗干擾技術國家級重點實驗室四川成都611731)(重慶大學光電技術及系統(tǒng)教育部重點實驗室重慶400044)摘要針對于粒子濾波在目標跟蹤里面粒子使用率低且單一等問題,提出一種基于分層空間的Rao—Blackwellised化粒子濾波算法。該算法通過Rao—B
2、lackwell定理將線性變量邊緣化從而減少狀態(tài)空間維數(shù),提高估計精度。在滿足同等精度要求時,可大大減少所需粒子數(shù)目,因而大大降低計算負荷;分層理論可以把粒子空間分成多重空間,利用權重實現(xiàn)合理分配粒子,可以提高相關估計的準確性。實驗結果表明,所提算法的均方根誤差相比傳統(tǒng)算法降低了50%,精確度在每個仿真時間內都有提高。關鍵詞分層空間Rao—Blackwell定理粒子濾波均方根誤差中圖分類號TP391文獻標識碼ADOI:10.3969/j.issn.1000—386x.2014.09.052RAo-BLACKWELLISEDPART
3、ICLEFILTERALGORITHMBASEDONLAYEREDSPACEJiYunfengMaShangZhouHang(JiangsuCoUegeofInformationTechnology,Wuxi214000,Jiangsu,China)(NationalKeyLaboratoryofCommunicationsJammingTechnology,UniversityofElectronicScienceandTechnology,Chengdu611731,Sichuan,China)(MinistryofEduca
4、tionKeyLaboratoryofOptoelectronicTechnologyandSystem,ChongqingUniversity,Chongqing400044,China)AbstractConcerningtheproblemoflowandsingleparticlesutilisationrateoftheparticlesfilterintargettracking,weproposeaRao—Blackwellisedparticlefilteralgorithmwhichisbasedonlayere
5、dspace.TheproposedalgorithmmarginalisesthelinearvariablethroughRao—BlackwelltheoremSOastoreducethestatespacedimensionalityandtoimprovetheestimationprecision.Itcangreatlyreducethenumbersofparticlesrequiredwhilemeetingthesameaccuracy,thusthecomputationalloadisreducedgre
6、atlyaswel1.Thelayeredtheorycandividetheparticlespacesintomultidimensionality.Itallocatestheparticlesreasonablybyusingtheweightandcanimprovetheaccuracyoftherelatedestimation.Experimentalresultsshowthattherootmeansquareerroroftheproposedalgorithmreducesby50%thanthetradi
7、tionalalgorithm,andtheaccuracywasimprovedineachsimulationtime.KeywordsLayeredspaceRao—BlackwelltheoremParticlefilterRootmeansquareerror但是隨著粒子數(shù)目的增加,會增加計算復雜度,在運算處理上面0引言受到了很大的限制。因此本文運用Rao—Blackwell定理,通過引入邊緣函數(shù)從而提高估計精度并實現(xiàn)無偏估計,然后利用分層智能視頻監(jiān)控是計算機視覺領域一個新興的應用方向和備空間的方法,與粒子濾波結合可以在
8、滿足同等精度要求時,提高受關注的前沿課題。伴隨網絡技術和數(shù)字視頻技術的飛速發(fā)粒子的使用率,大大減少粒子所需的粒子數(shù)目。展,監(jiān)控技術正向著智能化、網絡化方向不斷前進。智能視頻監(jiān)控在不需要人為干預情況下,利用計算機視覺和視頻分析方法1傳統(tǒng)的粒子群濾波算