免疫粒子群粒子滤波算法及硬件实现研究（可复制论文）.pdf

摘要在非线性滤波领域,粒子滤波算法在继传统的扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法之后开始得到人们的重视,并广泛应用于目标跟踪、导航制导与控制、图像处理及故障检测等领域。粒子滤波是一种基于蒙特卡洛模拟实现递推贝叶斯滤波的技术,利用在状态空间中传递的随机样本,对状态后验概率密度函数进行近似,并根据蒙特卡洛估计原理估计状态值。本质上适用于任何非高斯及非线性的情况。但是,粒子滤波也存在固有的缺陷,如粒子退化、样本贫化及计算速度慢等问题。本论文针对传统粒子滤波技术的固有缺陷,研究对粒子滤波算法的改进及其硬件实现问题,主要研究工作包括:攵源沉W勇瞬ㄋ惴W油嘶把酒痘墓逃腥毕荩妹庖吡W群优化思想对粒子滤波的重采样环节进行优化处理,提出免疫粒子群粒子滤波算法ü刺兰萍澳勘旮儆τ玫姆抡嫜芯浚っ鞲盟惴ㄔ诮饩隽子退化问题的同时避免了样本贫化现象,算法是有效的。攵粤W勇瞬ㄋ惴ḿ扑闼俣嚷墓逃腥毕荩韭畚耐ü齅ㄖ鶬的设计方法将串行算法进行模块划分及镅悦枋觯⒃谌樗糣盗中实现惴āS布惴ǖ哪勘旮儆τ玫姆抡嫜芯勘砻鳎贔的惴ㄔ诒Vに惴ü兰谱刺ǘ鹊耐保ù蟮奶岣吡怂惴ǖ脑怂闼度,为今后惴ㄓτ糜谀勘旮佟⒌己街频加肟刂频仁凳毙砸G蠼细叩领域奠定了坚实的理论基础。关键词:粒子滤波;免疫粒子群优化籉徊⑿屑扑愦
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徐涛致谢光阴荏苒,两年半的研究生生活如白驹过隙一般。当我回忆起这段时光,首先要感谢我的导师马龙华副研究员,在这两年半的时间里,导师对我孜孜不倦的教导,为我的成长和进步付出了辛勤劳动。导师严谨求是的治学态度,勤奋务实的工作作风深深地影响着我,更以博大的胸怀潜移默化地影响我如何学会去宽容别人,笑着面对生活。使我不仅积累了丰富的学术知识,而且在待人处事方面也学到了很多,受益终身北韭畚拇友√獾铰畚耐瓿桑恳徊蕉记阕⒘说际Υ量的心血。在此,谨向导师表示最崇高的敬意和衷心的感谢同时,由衷的感谢吴铁军教授,吴老师在百忙之中抽出他宝贵的时间,给予我很多帮助与指导。并在我的研究课题和研究方向上提出了很多建设性及指导性的意见,帮助我顺利的完成课题和科研任务。感谢李宗涛,徐鸣两位博士师兄,硕士同门袁涛及师弟孙国栋长久以来对我的关心和支持;感谢原笛槭业乃妒客В禾锎笄欤韵瘢罨R麓希王晶及马爱良对我的关心和帮助;感谢舍友:王拮,胡斌,王现顺及邹道安两年半对我生活上的关心和包容,两年半一起度过的美好时光及难忘的友情一定会终特别感谢曲奕霖,王酷,胡斌,田大庆,李化东,陈琦等硕士同学,两年半以来大家一起面对学习和生活的压力与挑战,一起分享生活和学习中的快乐忧伤,互相帮助,互相鼓励,难得的友谊我一定会终生难忘最后,深深的感谢我的父母,感谢他们多年以来对我生活上的关心和学习上的支持帮助,你们给予我无私的爱永远是我的思想动力和一生的精神支柱。同时也深深的感谢我的女朋友孙会影女士,在我最艰难和困顿的时候协助我渡过难关,给予我无尽的动力和勇气。谨以此文献给你们:我亲爱的父母和女朋友,以此向你们表达我最真挚的爱意月生记忆于浙大求是园
第一章绪论非线性滤波算法是在继线性滤波算法之后发展起来的,在理论和内容上都比线性滤波算法更广泛。随着控制理论和计算机技术的发展,非线性滤波理论也得到广泛的发展和应用,研究出多种适用于不同条件下的非线性滤波算法,在信号处理、自动控制、目标跟踪、图象处理以及导航制导等领域有了广泛的应用和发展。目前的非线性滤波算法领域中常用的基本算法主要包括以下三种:┱箍ǘ滤波惴―8盟惴ㄊ且恢纸品窍咝月瞬ㄋ惴ǎ浠舅枷胧抢锰├照箍9式将非线性系统转化为线性系统,然后进行线性卡尔曼滤波过程。但该算法仅限于系统的非线性模型可以由当前状态展开的线性模型很好的近似,同时要求系统必须满足后验概率密度服从高斯分布的情况。藜?ǘ瞬算法。该算法是由等人拍岢龅模趗浠焕砺郏靡蛔槿范ㄐ圆裳膕点逼近服从高斯分布的系统状态的方差和均值。无迹卡尔曼算法依然继承线性