基于分層空間的Rao-Blackwellised化粒子濾波算法-論文.pdf

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1、第3l卷第9期計(jì)算機(jī)應(yīng)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(shù)學(xué)院江蘇無錫214000)(電子科技大學(xué)通信抗干擾技術(shù)國家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室四川成都611731)(重慶大學(xué)光電技術(shù)及系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室重慶400044)摘要針對(duì)于粒子濾波在目標(biāo)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(jì)精度。在滿足同等精度要求時(shí),可大大減少所需粒子數(shù)目,因而大大降低計(jì)算負(fù)荷;分層理論可以把粒子空間分成多重空間,利用權(quán)重實(shí)現(xiàn)合理分配粒子,可以提高相關(guān)估計(jì)的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)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(gè)仿真時(shí)間內(nèi)都有提高。關(guān)鍵詞分層空間Rao—Blackwell定理粒子濾波均方根誤差中圖分類號(hào)TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)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(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度,在運(yùn)算處理上面0引言受到了很大的限制。因此本文運(yùn)用Rao—Blackwell定理,通過引入邊緣函數(shù)從而提高估計(jì)精度并實(shí)現(xiàn)無偏估計(jì),然后利用分層智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)新興的應(yīng)用方向和備空間的方法,與粒子濾波結(jié)合可以在

8、滿足同等精度要求時(shí),提高受關(guān)注的前沿課題。伴隨網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)字視頻技術(shù)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(shù)正向著智能化、網(wǎng)絡(luò)化方向不斷前進(jìn)。智能視頻監(jiān)控在不需要人為干預(yù)情況下,利用計(jì)算機(jī)視覺和視頻分析方法1傳統(tǒng)的粒子群濾波算

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