[发明专利]一种基于简化容积粒子滤波的目标定位方法有效
申请号: | 201811196808.6 | 申请日: | 2018-10-15 |
公开(公告)号: | CN109460539B | 公开(公告)日: | 2020-05-26 |
发明(设计)人: | 鄢社锋;徐立军;石桂欣 | 申请(专利权)人: | 中国科学院声学研究所 |
主分类号: | G06F17/18 | 分类号: | G06F17/18;G06F30/20 |
代理公司: | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人: | 陈琳琳;杨青 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 简化 容积 粒子 滤波 目标 定位 方法 | ||
1.一种基于简化容积粒子滤波的目标定位方法,所述方法包括:
步骤1)建立k时刻的目标运动的状态空间模型;利用状态空间模型对k时刻目标状态进行预测得到第一次滤波结果和协方差矩阵
步骤2)记为产生粒子集合的“种子”,以为中心,为半径生成k时刻的粒子集,并为粒子集中的每个粒子计算权值并归一化权值;
步骤3)从步骤2)的粒子集中选取“优质粒子”,并将“优质粒子”的权值进行归一化;这些“优质粒子”组成新粒子集;
步骤4)对步骤3)得到的新粒子集进行重采样,得到重采样粒子集;
步骤5)计算重采样粒子集中粒子的均值为和是k时刻的目标状态向量的输出;
所述步骤2)具体包括:
步骤2-1)记为产生粒子集合的“种子”,以为中心,为半径生成k时刻的粒子集,包含N个粒子
其中,表示以为均值,为方差的高斯分布;
步骤2-2)为粒子集中每个粒子计算权重
其中,表示给定先验分布函数和的条件下,得到Zk的概率;
步骤2-3)对进行归一化后得到归一化权重
所述步骤3)具体为:
给定一个权重阈值ωth,将权值小于ωth的粒子全都舍弃,余下的记为“优质粒子”,共M个;将“优质粒子”重新按顺序从1开始编号记为ωi为归一化后的权值。
2.根据权利要求1所述的基于简化容积粒子滤波的目标定位方法,其特征在于,所述步骤1)具体包括:
步骤1-1)使用如下状态空间模型描述的目标的运动:
Xk=f(Xk-1)+wk, (1)
Zk=h(Xk)+vk, (2)
其中,k为整数,时刻k的目标状态为Xk∈Rn;Zk为传感器采集到的量测信息;wk∈Rn为输入的白噪声,vk∈Rm为观测噪声;式(1)为状态方程,式(2)为观测方程,f(·)为状态转移函数,h(·)为观测信息函数,结合先验知识给定目标状态的初值X0;
步骤1-2)结合状态空间模型,使用容积卡尔曼滤波对k时刻目标的状态进行预测,得到第一次滤波结果及其对应的协方差矩阵
3.根据权利要求2所述的基于简化容积粒子滤波的目标定位方法,其特征在于,所述权重阈值ωth=1/N。
4.根据权利要求3所述的基于简化容积粒子滤波的目标定位方法,其特征在于,所述重采样为:随机重采样、多项式重采样、系统重采样或残差重采样。
5.根据权利要求4所述的基于简化容积粒子滤波的目标定位方法,其特征在于,所述步骤5)具体为:
所述步骤4)中重采样粒子集为:ωj′=1/M;重采样粒子集的均值为:
输出k时刻的目标状态向量:重采样粒子集的均值和步骤1)的协方差矩阵
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