基于進化編程及粒子群優(yōu)化的粒子濾波算法設(shè)計及實現(xiàn).pdf

1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)在各個領(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)進行估計。在實際應(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)計了兩種改進的粒子濾波算法，對列車運行過程中的位移、速度、加速度等信息進行狀態(tài)估計，本文的主要工作如下:
　　首先，介紹了基本粒

2、子濾波算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識、基本原理以及計算流程，總結(jié)了粒子濾波算法的缺點及現(xiàn)有的改進算法;
　　其次，針對進化編程算法搜索精度不夠的問題，提出基于改進進化編程的粒子濾波算法，將進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