该发明专利技术公开了一种基于权值比较的粒子滤波系统重采样方法，涉及通信与信号处理领域。该方法包括：在[0,1]间产生N个随机数，记录随机数落在的权值门限的个数作为后续粒子复制的个数X，并将该粒子与门限比较，若大于门限，则该粒子复制X次。若小于门限，则将该粒子与前一个粒子比较大小，将较大者复制X次。最后将复制次数为0的抛弃，复制次数大于等于1的粒子复制给新粒子。从而本发明专利技术能较准确的保留并复制接近真实分布的粒子，抛弃偏离真实分布较远的粒子，使得到的估计更加准确。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及音频处理领域，经融领域及机器人控制领域，特别用于通信与信号处 理领域。
技术介绍
目前，粒子滤波技术的发展已经比较成熟，现在大多数目标跟踪定位，人脸识别等 技术都采用粒子滤波技术。重采样算法是粒子滤波最核心的步骤，它解决了粒子匮乏的问 题。重采样算法的思想就是通过对粒子和相应权表示的概率密度函数重新采样，增加权 值较大的粒子数，抛弃权值较小偏离真实分布的粒子。重采样过程就是将更新为 {^，1/#κν。系统重采样是将区间分成N层，并且样本在每一层次的位置是相同的。每 一层的相似度最高，并且不用产生相互独立的随机数。但其算法有着固有的缺陷，即不能完 全抛弃较小的粒子。例如把（〇, 1]分为N个区间： U = {(0, 1/Ν]，（1/Ν，2/Ν]，· · ·，（k/N，k+1/N]，· · ·，（Ν-1/Ν，1]} 而粒子权值通过累加，如果跨过一个区间就保留此粒子，如果跨过m个区间就需 要复制m-Ι次。这样有悖于重采样算法的目的，应当设法避免。
技术实现思路
本专利技术针对重采样中粒子取舍问题，为了克服系统重采样的缺陷，本专利技术提出了 ，很大程度上避免了抛弃较大的粒子而保留 了小粒子；如果有连续多个较小粒子，能保留其较大的一个粒子。 本专利技术的
技术实现思路
为，该方法包 括： 步骤1 :根据下式产生N个随机数： 其中r为区间的一个均匀分布的随机数r~U; 步骤2 :对密度函数进行第一次采样，并对第一次采样获得的每个粒子计算其权 值九，#?表示第m个粒子的权值； 步骤3 :判断，获得符合条件的U1的个数，则该个数为第m个粒 子的初始复制次数； 步骤4 :判断!?^ 2 % :是否成立，其中Wth为根据实际情况设定的权值阈值；如果不 成立且爾" S，则把第m-Ι个粒子复制次数加1 ;否则第m个粒子复制次数加1，得到各 粒子的复制次数； 步骤5 :把复制次数为0的粒子抛弃，然后把复制次数大于1的粒子复制给新粒子 完成重采样。 本专利技术的有益效果是，能较准确的保留并复制接近真实分布的粒子，抛弃偏离真 实分布较远的粒子，使得到的估计更加准确。【附图说明】 图1为基于权值比较的粒子滤波系统重采样算法图； 图2为三种重采样仿真状态结果与真实曲线比较图。【具体实施方式】 (1)根据下式产生N个随机数： 其中r为区间的一个均匀分布的随机数r~U; (2)如果|?;<".<|?;贝11判断〇%如果不成立，而 1^<&成立则把第m-Ι个粒 子被复制次数加1。否则第m个粒子被复制次数加1，初始复制次数都是0，这样可以得到第 m个粒子xm被复制的次数num m; (3)把复制次数为0的粒子抛弃，然后把复制次数大于1的粒子复制给新粒子。 在仿真中为了体现对比度，所有的重要性采样密度函数都应该一致，体现一般性 仿真中都采用标准粒子滤波。在实验仿真中，重采样过程中采用的重采样算法分别是多项 式重采样（PF-multinomialR)、系统重采样（PF-systematicR)这两种基本重采样算法和上 文提出的系统重采样的改进算法（PF_systematicR_new)。实验中采用相同的实验参数如 下：量测噪声采用正态分布Uk~N (0, 0. 001)，过程噪声V k则采用分布为Gamma分布，其参 数为&(2,3)。运算中采样粒子点数取N= 1000。每次运算时间取T = 30,即迭代30次，相 当于30个时间基本单元。并采用如下的系统方程和观测方程： Xk= 0· 1+sin (0· 04 π t) _0· 25sin (X k 丄）+0· 5xk Jvk i yk= 0· 2x k2+0. 5xk+0. 2sin (xk) _2+uk 各种重采样算法仿真进行一次的仿真结果如图2所示。通过100次仿真，然后得 到均方根误差为： 表1为四种基本重采样算法和对基于权值比较的粒子滤波系统重采样算法后仿 真得到的均方根误差的均值和平均值，以及仿真运行的平均时间。 1.粒子滤波系统重采样权值比较算法从根本上解决了重采样中粒子取舍问题。能 较准确的保留并复制接近真实分布的粒子，抛弃偏离真实分布较远的粒子，使得到的估计 更加准确。 2.从图2的仿真结果及从表1的对比可以得出基于权值比较的粒子滤波系 统重采样算法（PF-systematicR_new)的均方根误差的平均值要比传统系统重采样算 法（PF-systematicR)的均方根误差值低15. 8%，方差降低了 3. 7% ;比多项式重采样 (PF-multinomialR)均方根误差的平均值低了 650%，方差低了 840%，并且运行时间降低 了 130% .因此基于权值比较的粒子滤波系统重采样算法比传统的其它算法估计性能有了 大大的提尚。 表1为各重米样算法均方误差及运算时间【主权项】1. ，该方法包括： 步骤1 :根据下式产生N个随机数：其中r为区间的一个均匀分布的随机数r~U; 步骤2 :对密度函数进行第一次采样，并对第一次采样获得的每个粒子计算其权值 %，％?表示第m个粒子的权值； 步骤3 :判，获得符合条件的Ul的个数，则该个数为第m个粒子的 初始复制次数； 步骤4 :判断〇 是否成立，其中Wth为根据实际情况设定的权值阈值；如果不成立 且兔, < ，则把第m-1个粒子复制次数加1 ;否则第m个粒子复制次数加1，得到各粒子的 复制次数； 步骤5 :把复制次数为0的粒子抛弃，然后把复制次数大于1的粒子复制给新粒子完成 采样。【专利摘要】该专利技术公开了，涉及通信与信号处理领域。该方法包括：在间产生N个随机数，记录随机数落在的权值门限的个数作为后续粒子复制的个数X，并将该粒子与门限比较，若大于门限，则该粒子复制X次。若小于门限，则将该粒子与前一个粒子比较大小，将较大者复制X次。最后将复制次数为0的抛弃，复制次数大于等于1的粒子复制给新粒子。从而本专利技术能较准确的保留并复制接近真实分布的粒子，抛弃偏离真实分布较远的粒子，使得到的估计更加准确。【IPC分类】G06F17/50【公开号】CN105117537【申请号】CN201510493464【专利技术人】于雪莲, 兰杰, 常俊杰, 周杨鹏, 周云 【申请人】电子科技大学【公开日】2015年12月2日【申请日】2015年8月13日本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于权值比较的粒子滤波系统重采样方法，该方法包括：步骤1：根据下式产生N个随机数：ui=(i-1)+rN,i=1,2,...,N]]>其中r为[0,1]区间的一个均匀分布的随机数r～U[0,1]；步骤2：对密度函数进行第一次采样，并对第一次采样获得的每个粒子计算其权值表示第m个粒子的权值；步骤3：判断获得符合条件的ui的个数，则该个数为第m个粒子的初始复制次数；步骤4：判断是否成立，其中wth为根据实际情况设定的权值阈值；如果不成立且则把第m‑1个粒子复制次数加1；否则第m个粒子复制次数加1，得到各粒子的复制次数；步骤5：把复制次数为0的粒子抛弃，然后把复制次数大于1的粒子复制给新粒子完成采样。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：于雪莲，兰杰，常俊杰，周杨鹏，周云，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。