粒子滤波原理及Matlab应用粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的滤波算法，用于解决非线性非高斯系统的状态估计问题。相比于传统的卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波，粒子滤波更适用于非线性系统和非高斯噪声。粒子滤波的原理是通过一组粒子来近似表示系统的状态概率分布。每个粒子都代表了系统的一个可能的状态。粒子的数量越多，越能准确地表示系统的状态分布。粒子在每个时刻根据系统动态模型进...

⼆维粒⼦滤波纯代码% 参数设置N = 100;  %粒⼦总数Q = 5;      %过程噪声R = 5;      %测量噪声T = 20;    %测量时间theta = pi/T;      %旋转⾓度distance = 80/T;    %每次...

第39卷第12期 2017年12月系统工程与电子技术S y s t e m s Engineering a n d ElectronicsV o l. 39 N o. 12D e c e m b e r 2017文章编号 :1001-506X(2017) 12-2857-06 网址：www. sys-ele. com 智能优化的代价评估粒子滤波算法王进花，曹洁，李伟(兰州理工大学电气工程与信息工程...

四元数粒子滤波正则化粒子滤波四元数粒子滤波是一种常用于估计和预测系统状态的滤波器。它在机器人导航、惯性导航等领域具有广泛应用，并且在实际工程中表现出较好的性能和稳定性。四元数是一种数学工具，用于描述三维旋转。它由一个实部和三个虚部组成，通常表示为q = a + bi + cj + dk，其中a、b、c、d分别表示实部和三个虚部。四元数乘法和加法的运算规则可以用来描述旋转操作。通过四元数表示，旋转的...

粒子滤波的步骤其实粒子滤波的关键就是对的建模！1. 贝叶斯滤波原理【目的】贝叶斯滤波器原理的实质是用所有已知信息来构造系统状态变量的后验概率密度，即用系统状态转移模型预测状态的先验概率密度，再使用最近的观测值进行修正，得到后验概率密度。描述：通过观测数据来递推计算状态取不同值时的置信度。基本步骤分为预测和更新两步。【预测】根据系统转移模型，在未获得时刻的观测值时，实现由先验概率至的推导。假设在时刻...

粒子滤波算法原理和仿真1  引言    粒子滤波(Particle Filter, PF)是一种基于蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法的递推贝叶斯滤波算法。其核心思想是通过从状态空间寻的一系列随机样本来近似系统变量的概率密度函数，以样本均值代替积分运算，从而获得状态的最小方差估计。其中从状态空间中抽取的样本称为“粒子”。一般地，随着粒子数目的增加，粒子的...

基于粒子滤波的车辆跟踪算法研究随着车辆的普及和道路交通的不断增长，车辆跟踪算法成为了一个备受关注的热门领域。在实际应用中，对于车辆跟踪算法的需要，不仅仅是为了提供交通管理，更为重要的是为交通行为建模和交通预测提供重要的数据。基于此，本文将介绍一种基于粒子滤波的车辆跟踪算法，并深入研究其实现原理。一、粒子滤波算法简介粒子滤波算法（Particle Filter）是一种随机采样技术，用于解决非线性、非...

基于粒子滤波的导航与定位研究目录：一、引言二、粒子滤波算法介绍三、基于粒子滤波的导航与定位四、实验结果与分析五、结论和展望一、引言粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法的非线性滤波算法，适用于处理非高斯状态不定的问题。在实际应用中，粒子滤波被广泛应用于导航与定位，机器人控制，雷达跟踪等领域。本文将围绕基于粒子滤波的导航与定位展开研究，介绍粒子滤波算法原理、基于粒子滤波的导航定位模型、实验结果及结论等内容。...

基于粒子滤波算法的多目标跟踪技术研究随着计算机技术的发展和普及，人们对于多目标跟踪技术的需求越来越高，这也促进了多目标跟踪技术的研究与应用。而在众多的多目标跟踪算法中，粒子滤波算法因其出的性能表现和较高的稳定性而备受关注。粒子滤波算法的原理是利用随机采样的方法来描述概率分布，通过对这些样本的更新和筛选，最终得到与目标实际运动情况相匹配的状态。在多目标跟踪中，每个目标的状态可以表示为一个四元组：位...

粒子滤波pythonParticle filtering is a statistical filtering method used in signal processing to estimate the states of dynamic systems given a sequence of noisy measurements. It is a non-parametric approa...

粒子滤波 多项式重采样    粒子滤波是一种用于非线性和非高斯系统的状态估计方法。它通过使用一组随机样本（粒子）来近似表示系统的后验状态概率分布。这些粒子根据系统的动态模型进行预测，并根据测量更新其权重，以便更好地估计系统的状态。粒子滤波在目标跟踪、导航和传感器融合等领域得到广泛应用。    多项式重采样是粒子滤波中的一种重采样方法，用于在每次滤波步骤中根据...

一、介绍粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于蒙特卡洛方法的非线性、非高斯滤波算法，它通过一组随机产生的粒子来近似表示系统的后验概率分布，从而实现对非线性、非高斯系统的状态估计。在实际应用中，粒子滤波算法被广泛应用于目标跟踪、导航、机器人定位等领域。本文将以matlab实例的形式介绍粒子滤波算法的基本原理和应用。二、粒子滤波算法的原理及步骤粒子滤波算法的主要原理是基于贝叶斯滤波理论，通过一组随机产生的...

• 106•ELECTRONICS WORLD ・探索与观察粒子滤波算法的应用研究沈阳建筑大学  宋昊霖随着信息技术的不断发展，非线性系统状态估计已逐渐成为一个受到国内外学者重视的热点研究课题。但随着实际应用对模型的复杂性不断提高，传统的滤波方法已无法满足滤波精度的要求。粒子滤波技术作为一种非线性数值滤波方法，可以高效地处理非线性，非高斯动态系统状态估计。在面向更复杂的非线性模型时，无需...

粒子滤波算法    粒子滤波算法是用来估计状态空间模型的随机过程中未知参数的一种机器学习方法，广泛用于对机器人定位和机器视觉等领域的应用。由于其计算量少，可以节省运算时间。粒子滤波算法基于概率定理，旨在通过一系列随机分布的运动粒子和观测样本，来估计待测参数的概率分布。粒子滤波算法的基本步骤包括：状态估计、状态更新和参数估计。    首先，状态估计阶段是根据当...

粒子滤波原理    粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的状态估计算法，它能够有效地处理非线性、非高斯的系统，被广泛应用于目标跟踪、机器人定位、信号处理等领域。本文将从粒子滤波的基本原理、算法流程和应用实例等方面进行介绍。正则化粒子滤波    粒子滤波的基本原理是基于贝叶斯滤波理论，通过不断地更新状态的后验概率分布来实现状态估计。...

马尔可夫网络的收敛性分析马尔可夫网络是一种用来描述随机过程的数学工具，它能够描述状态之间的转移概率以及在不同状态之间的转移规律。马尔可夫网络在很多领域都有着广泛的应用，比如在自然语言处理、生物信息学、机器学习等领域，都可以看到马尔可夫网络的身影。在实际应用中，我们常常会遇到一个问题，就是马尔可夫网络是否会收敛到一个稳定的状态。本文将探讨马尔可夫网络的收敛性分析。马尔可夫网络的基本概念首先，我们来回...

基于边界约束粒子滤波的多UUV 纯方位协同目标跟踪韩　博,    徐红丽,    邱少雄,    张文睿,    茹敬雨(东北大学 信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳, 110004)摘    要:  面向海上跨域协同中多无人水下航行器(UUV)协同探测水面目标需求, 针对现有纯方位目标跟...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 101707513 A(43)申请公布日 2010.05.12(21)申请号 CN200910238673.X(22)申请日 2009.11.30(71)申请人 曙光信息产业(北京)有限公司    地址 100084 北京市海淀区中关村科学院南路6号(72)发明人 聂华 邵宗有 历军 刘新春 刘...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 102073530 A(43)申请公布日 2011.05.25(21)申请号 CN201010611580.X(22)申请日 2010.12.17(71)申请人 国家计算机网络与信息安全管理中心;曙光信息产业(北京)有限公司    地址 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号(72)发明人 李锋...

基于深度强化学习的多机协同空战方法研究一、本文概述随着现代战争形态的快速发展，空战作为战争的重要组成部分，其复杂性和挑战性日益提升。多机协同空战，作为一种重要的战术手段，对于提高空战效能、实现战争目标具有重要意义。然而，传统的空战决策方法在面对高度复杂和不确定的战场环境时，往往难以取得理想的效果。因此，寻求一种能够在复杂环境中实现高效协同决策的方法，成为当前军事科技研究的热点问题。本文旨在研究基于...

                          完整性约束条件完整性约束条件作用的对象可以是关系、元组、列三种。其中列约束主要是列的类型、取值范围、精度、排序等的约束条件。元组的约束是元组中各个字段间的联系的约束。关系的约束是若干元组间、关系集合上以及关系之间的联...

马尔可夫链的正则性和遍历性 马尔可夫链的正则性和遍历性马尔可夫链是一种随机进程，它描述了随机变量的统计转移模型，它可以提供一种有效的方法来评估时间序列的潜在模式。它的行为类似于一系列随机moves，它通过简单的但紧密的过程，预测相关变量之间的行为。因此，马尔可夫链，被称为马尔可夫链，不仅是一种随机过程，也可以被用来描述关于下一个事件或状态的统计关系。首先，马尔可夫链具有正则定律。正则性，正如其名，...

lfsr递推公式【最新版】正则化相位跟随代码1.LFSR 的概述  2.LFSR 递推公式的定义  3.LFSR 递推公式的性质  4.LFSR 递推公式的应用正文1.LFSR 的概述  线性反馈移位寄存器（Linear Feedback Shift Register，简称 LFSR）是一种在数字电路和计算机科学中经常使用的寄存器类型。它是一种简单的寄存器，...

2018，54（20）1引言随着网络技术的飞速发展，互联网、云计算、移动通信、物联网等已深入到生产和生活中的各个方面，成为像水电气一样必不可少的基础设施，全球互联网用户已经突破了40亿[1]，每月的互联网流量已经达到了121694PB [2]。伴随网络技术迅速发展和普及的是层出不穷的安全事高性能正则表达式匹配算法综述付哲1，2，李军2FU Zhe 1，2,LI Jun 21.清华大学自动化系，北京...

基于BP神经网络的数控机床刀具磨损状态识别方法何一千，黄民，孙巍伟（北京信息科技大学机电工程学院，北京100192）摘要：为了提高三相电流信号监测刀具磨损状态的可靠性，提出了一种基于BP神经网络的数控机床刀具磨损状态识别方法。首先对采集得到的三相电流信号进行时域、频域和小波分析，从中提取出与刀具磨损程度相关性较好的多个特征量，组合成敏感特征向量，然后搭建BP神经网络，建立三相电流信号特征向量与刀具...

强化学习算法中的特征选择方法详解强化学习算法是一种机器学习方法，其目标是使智能体在与环境互动的过程中，通过试错来学习最优的行为策略。在强化学习中，特征选择是非常重要的一环，它可以帮助算法在面对复杂的环境时更好地进行学习和决策。本文将详细介绍强化学习算法中的特征选择方法。一、特征选择的背景和意义特征选择是指从原始数据中选择出对学习任务最有用的特征，以减少学习的复杂度，提高学习的准确性和效率。在强化学...

估计 kalman filter model 参数 -回复估计Kalman Filter Model参数一、引言卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种用于预测和估计系统状态的强大数学工具。它使用递归贝叶斯估计的方法，结合系统模型和观测数据，以更新和调整状态的估计。在估计Kalman Filter Model的参数时，我们需要了解该模型的原理、参数的含义以及如何使用已有的数据进行参数估计。...

费米-狄拉克统计在统计力学中，费米-狄拉克统计是一种由Enrico Fermi 和保罗⋅狄拉克发展起来的特殊粒子统计用来确定费米子在一个热平衡系统中各能量状态上的统计分布。换句话说，就是在给定能级上一个费米子出现的几率。费米子是不可分辨的并且服从泡利不相容定律，即，不会有超过一个的粒子在同时处以同一量子态。统计热力学用来描述大量粒子的行为。无相互作用的费米子的集合称为费米气体。F-D 统计在192...

利用有限自动机分析正则表达式1、概念(1)记号 有字母表中的符号组成的有限长度的序列。记号s的长度记为|s|。 长度为0的记号称为空记号，记为ε。(2)FA有限自动机(Finite State Automaton) 为研究某种计算过程而抽象出的计算模型。 拥有有限个状态，根据不同的输入每个状态可以迁移到其他的状态。非确定有限自动机(Nondeterministic Finite Automaton...

正则表达式与神经网络的深度融合本文介绍了上海科技大学屠可伟研究组与乐言科技的一项合作研究，提出了将正则表达式规则与神经网络深度融合的新思路。该论文已被 EMNLP 2020 接收为长文。论文标题：Cold-Start and Interpretability: Turning Regular Expressions into Trainable Recurrent Neural Networks论...