检索结果-内蒙古大学图书馆

电工技术学报 2009年第1期24卷 70-75页

作者：陆可肖建西南交通大学电气工程学院成都610031

研究多模型方法在异步电动机无速度传感器控制中的应用,建立了适用于转速估计和参数辨识的单滤波器多模型算法,并在此基础上利用变结构思想对算法进行改进,在提高估计性能的同时减少计算量。仿真和实验结果表明,所提出的算法能有效估计... 详细信息

研究多模型方法在异步电动机无速度传感器控制中的应用,建立了适用于转速估计和参数辨识的单滤波器多模型算法,并在此基础上利用变结构思想对算法进行改进,在提高估计性能的同时减少计算量。仿真和实验结果表明,所提出的算法能有效估计转速和磁链,比扩展卡尔曼滤波算法具有更理想的估计精度和响应速度;对于参数变化具有很强的跟踪能力,能及时的调整模型概率使得系统模型与实际电机匹配,以减小模型误差引起的状态估计误差;同时算法具有更少的计算量,适用于实时应用。

关键词：多模型算法变结构转速估计参数辨识异步电动机

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基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法

引用

系统工程与电子技术 2011年第5期33卷 992-995页

作者：孙杰江朝抒电子科技大学电子工程学院四川成都611731

针对噪声分布未知环境下的非线性目标跟踪,提出了基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法利用卷积粒子滤波器并行地运行多个模型,对前一时刻每个模型的状态后验概率密度进行交互,从交互后的概率密度中采样作为当前时刻滤波器的初... 详细信息

针对噪声分布未知环境下的非线性目标跟踪,提出了基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法利用卷积粒子滤波器并行地运行多个模型,对前一时刻每个模型的状态后验概率密度进行交互,从交互后的概率密度中采样作为当前时刻滤波器的初始粒子,对当前时刻每个模型的状态后验概率密度进行加权作为系统输出。与基于粒子滤波的交互式多模型算法相比,算法消除了对量测噪声分布的依赖,提高了效费比,理论分析和仿真结果证明了该算法的有效性。

关键词：机动目标跟踪多模型算法蒙特卡罗粒子滤波噪声分布

来源：评论

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多模型算法及其在Markov跳变混合系统中的应用

多模型算法及其在Markov跳变混合系统中的应用

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作者：孙天哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着科学技术的发展、军事以及民用方面日益增长的需要,混合系统估计理论在机动目标跟踪、故障诊断与识别、语音信号识别等具有Markov跳变特性的混合系统中均得到了应用,因此混合系统估计成为多源信息融合领域中一个非常重要的分支。如... 详细信息

随着科学技术的发展、军事以及民用方面日益增长的需要,混合系统估计理论在机动目标跟踪、故障诊断与识别、语音信号识别等具有Markov跳变特性的混合系统中均得到了应用,因此混合系统估计成为多源信息融合领域中一个非常重要的分支。如何从混合系统中获得精确的、可靠的、稳定的估计结果显得尤为重要,因此完善和改进基于Markov跳变混合系统的估计算法具有重要的理论意义和较高的应用价值。而多模型算法的出现为解决Markov跳变混合系统的状态估计问题提供了适合的解决方案,随着多模型算法的基础理论不断发展和完善,多模型算法逐渐成为混合系统状态估计的主流算法。为了验证多模型算法在Markov跳变混合系统中的估计性能,首先给出具有Markov跳变特性的机动目标跟踪系统通用模型,包含CV模型、CA模型、CT模型及蛇形机动模型,在此基础上分别对系统估计中的EKF、UKF及PF滤波算法进行仿真对比分析。其次,研究了定结构多模型算法,分析了静态多模型算法及动态多模型算法,并介绍最具代表性的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)算法。IMM算法因其具有极高的效费比而被广泛的应用在具有模式跳变的混合系统中。近年来,学者们将IMM算法和粒子滤波算法的优点结合在一起,用来解决具有模式跳变特性的非线性、非高斯混合系统的状态估计问题,因此交互式多模型粒子滤波(Interacting Multiple Model Particle Filter,IMMPF)算法得到了研究者们越来越多的关注。针对传统IMMPF算法中的粒子退化现象和引入重采样过程所引发的粒子多样性消失,导致当混合系统的真实模式频繁发生变化时,使用IMMPF算法得到的估计结果会产生较大的峰值误差的问题,提出交互式多模型粒子滤波优化重采样(Interacting Multiple Model Particle FilterOptimizationResampling,IMMPFOR)算法,同时对机动目标跟踪的仿真实验证明,该算法与传统的IMMPF算法相比可以获得更小的稳态误差和峰值误差。最后,研究了变结构多模型(Variable Structure Multiple Model,VSMM)算法,分析了模型组切换算法、可能模型集算法及期望模式增广算法等已有多模型算法的优缺点。结合现有的VSMM算法中的模型集自适应方案,利用Kullback-Leiber(KL)准则和期望模型方法提出了一种改进的变结构多模型算法。通过机动目标跟踪的仿真对比实验,验证了该算法在保证估计性能的同时减少了系统的计算负担,具有很高的效费比。

关键词：混合系统 Markov跳变多模型算法粒子滤波变结构

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跟踪机动目标的多模型算法进展

引用

系统工程与电子技术 2003年第7期25卷 882-885,888页

作者：嵇成新许江湖陈康海军大连舰艇学院科研部辽宁大连116018

对多模型算法的发展过程进行了回顾和评述。分析了固定结构多模型算法的局限性。在变结构多模型算法的实现方法中 ,介绍了激活有向图方法、自适应网格方法和有向图切换方法。

关键词：多模型算法机动目标跟踪变结构图论

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基于H∞滤波理论和多模型算法的机动目标跟踪研究

基于H∞滤波理论和多模型算法的机动目标跟踪研究

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作者：王写浙江大学

学位级别：博士

机动目标跟踪技术广泛应用在军事领域和民用领域,而运动目标模型的不确定性、噪声统计特征未知等问题给机动目标的准确跟踪带来了巨大的挑战。本文以H∞滤波和多模型算法等为基础,对非理想条件下的机动目标跟踪问题进行了深入的研究。... 详细信息

机动目标跟踪技术广泛应用在军事领域和民用领域,而运动目标模型的不确定性、噪声统计特征未知等问题给机动目标的准确跟踪带来了巨大的挑战。本文以H∞滤波和多模型算法等为基础,对非理想条件下的机动目标跟踪问题进行了深入的研究。主要研究工作和贡献如下:(1)针对线性离散时不变系统,基于传递函数提出了新的稳态H∞滤波算法,并比较了H2滤波器、卡尔曼滤波器和Hoo滤波器的主要区别和适用场景,通过仿真说明在模型不确定场景中,H∞滤波的估计性能优于卡尔曼滤波。(2)针对非线性系统,在Sigma点理论的基础上提出了一种新的无迹H∞滤波算法,通过仿真与扩展H∞滤波进行比较,说明了基于无迹变换的H∞滤波器估计性能优于扩展H∞滤波器。(3)针对噪声统计特征和其先验知识未知的问题,提出一种基于H∞滤波器的噪声估计方法,并应用在机动目标跟踪中,在获得准确的系统状态估计的同时,获得噪声的均值和协方差估计值。(4)针对系统噪声统计特征缺失和先验知识未知的机动目标跟踪问题,结合H∞滤波和交互多模型算法的估计算法,提出交互多模型H∞(IMMH)算法和H∞滤波-交互多模型(H∞-IMM)算法,在得到噪声估计的同时完成对系统状态的估计。

关键词：机动目标跟踪状态估计 H∞滤波噪声估计多模型算法

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一种基于残差的自适应多模型算法

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火力与指挥控制 2003年第Z1期28卷 74-76页

作者：陈康嵇成新颜仲新海军大连舰艇学院辽宁大连116018

提出了一种基于残差的自适应多模型算法,其基本思想是通过残差的大小来分配多模型中单个模型在整体估计中的权重。本算法无须机动检测,从理论上避免了延迟。通过Monte Carlo仿真表明本算法的有效性。

关键词：残差自适应多模型算法

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目标跟踪中的多模型算法发展综述

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电讯技术 2003年第2期43卷 12-15页

作者：李鸿艳冯新喜空军工程大学陕西西安710077

对目标跟踪中的多模型算法的形成与发展进行了回顾 ,指出了各阶段多模型算法的局限性。

关键词：目标跟踪多模型算法雷达 MM算法 FSMM算法 VSMM算法 IMM算法

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编队多平台协同防空系统及其多模型算法进展

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现代防御技术 2008年第2期36卷 5-9页

作者：陈晓峰嵇成新陈阳杜在泉海军大连舰艇学院科研部辽宁大连116018

介绍了多平台协同防空系统的组成及功能,并回顾了该系统目标跟踪中多模型算法的发展过程。重点对变结构多模型算法及其研究进展进行了论述,指出变结构多模型算法在目标跟踪中有广阔的应用前景。

关键词：协同防空多平台多模型算法变结构多模型

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基于多模型算法的人手运动跟踪

基于多模型算法的人手运动跟踪

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作者：李楠西安电子科技大学

学位级别：硕士

在人机交互技术已经被广泛应用到了人们生活中的今天，人们希望能够更自然地、更有效地与计算机进行交流，也更迫切地需要一种新颖的、符合人际交流习惯的人机交互技术。所以，相比起传统的以键盘、鼠标、手柄等为主要工具的人机交互技... 详细信息

在人机交互技术已经被广泛应用到了人们生活中的今天，人们希望能够更自然地、更有效地与计算机进行交流，也更迫切地需要一种新颖的、符合人际交流习惯的人机交互技术。所以，相比起传统的以键盘、鼠标、手柄等为主要工具的人机交互技术，基于视觉的人手跟踪技术由于能够更确切地、直接地、自然地表达人们的意图而成为了智能人机交互中一个重要的研究课题，也是国内外计算机视觉领域的研究热点。但是人手运动中存在的自由度庞大、局部最小值多、自遮挡和运动多变性等问题，是亟待解决的难点。针对这些问题，基于多模型的跟踪方法在众多运动跟踪方法中脱颖而出，能够很好的处理大量模型集合问题，是一种优秀的机动目标跟踪方法。本论文主要研究三维人手运动跟踪，采用基于模型的人手运动跟踪方法框架，使用机器学习技术进行人手关节点的提取，通过分析人手运动的特性，并结合多模型跟踪算法，实现了对运动中人手的跟踪。\n 本论文主要完成了下列工作：\n 1.针对人手关节几何特征不明显和自遮挡等问题，区别于传统的佩戴数据手套或者形态学的方法，本文中使用了基于机器学习的方法来检测人手关节点的位置。本文中使用随机森林分类器来对输入的人手深度图像进行分类，将其分为不同部位，然后从不同部位中提取出人手各个关节点的位置。\n 2.针对人手运动的复杂性、多变性，本文将交互式多模型算法运用到了人手运动跟踪中。文中使用了三维人手骨架模型，并用四元数来表示关节点的旋转矩阵，避免了使用欧拉角时会遇到的诸多问题。通过岭回归的方法从真实的手部运动数据中训练出不同的运动模型，并将运动模型应用到交互式多模型算法中指导人手运动跟踪。\n 3.针对自由度庞大、局部极小值多和运动多变性等问题，本文中使用了基于变结构多模型的人手运动跟踪方法来弥补交互式多模型算法的不足。训练包含大量运动模型的总运动模型集，根据所有模型的拓扑关系和转移概率，对总模型集进行分组，并选用适当的跳转规则进行模型群之间的切换，从而选取与当前人手运动模式匹配最好的运动模型群来指导人手运动跟踪。

关键词：随机森林岭回归多模型算法人机交互人手运动跟踪算法

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多模型算法在多目标跟踪中的应用

引用

中国民航学院学报 2001年第1期19卷 10-13页

作者：吕燕杨国庆南京航空航天大学计算机工程与应用系南京210016 中国民航学院天津300300

在传统的卡尔曼滤波算法的基础上，导出了一个在混合坐标系中新的多传感器多目标跟踪算法——多模型算法，目的是为了更好地提高空中交通管制中机动目标的跟踪能力。主要论述了统一坐标系，以满足测量方程的线性性；多模型算法的实现步... 详细信息

在传统的卡尔曼滤波算法的基础上，导出了一个在混合坐标系中新的多传感器多目标跟踪算法——多模型算法，目的是为了更好地提高空中交通管制中机动目标的跟踪能力。主要论述了统一坐标系，以满足测量方程的线性性；多模型算法的实现步骤，并在实验中将两种算法的结果进行了比较。

关键词：混合坐标系数据融合卡尔曼滤波多模型算法多传感器多目标跟踪空中交通管制

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