莱维分布在粒子滤波中的应用

发布时间：2023-10-18 18:49

　　视频目标跟踪涉及到生活中的方方面面;粒子滤波是用于目标跟踪的一种经典的算法,被广泛的用来实现视频图像中的目标跟踪,与卡尔曼滤波算法相比,粒子滤波能够在非线性非高斯系统中取得不错的效果;但是由于粒子滤波的重采样阶段会大量复制权值较大的粒子,这样会直接丢弃权值较小的粒子的信息,从而影响粒子滤波算法对真实系统状态的估计精度。考虑到粒子滤波的粒子贫化问题,本文结合莱维飞行的运行机制提出了用莱维飞行来优化粒子滤波算法,该算法将莱维飞行的均匀性和对未知区域较强的探索能力与粒子滤波结合起来,以提高滤波算法的估计精度。论文主要的算法改进和成果如下:一、提出一种结合莱维飞行和粒子滤波的Levy-PF算法。将莱维飞行对未知空间较强的搜索能力和粒子滤波结合起来,对粒子滤波重采样阶段复制大量权值所造成的粒子贫化问题有了很大的改进。二、在二维空间上对改进后的算法的精度进行测试。通过对标准粒子滤波算法和用粒子群优化的粒子滤波算法做比较,三种算法通过特定的状态模型和观测模型的测试数据来进行误差的比较。三、在具体的视频目标跟踪应用中,对粒子的多样性进行测试。实验中我们对标准的粒子滤波算法和Levy-PF算法在粒子重采...

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第1章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文主要工作
    1.4 论文的结构安排
第2章 莱维分布
    2.1 引言
    2.2 莱维分布
第3章 粒子滤波(PF)相关理论知识
    3.1 贝叶斯估计
    3.2 基于蒙特卡洛方法
    3.3 重要性采样
    3.4 粒子滤波基本知识
第4章 基于莱维飞行的粒子滤波算法
    4.1 Levy-PF的原理
    4.2 改进位置更新公式
    4.3 算法的具体实现和步骤
第5章 实验数据与结论
    5.1 精确度测试
    5.2 粒子的多样性测试
    5.3 Levy-PF算法效果展示
    5.4 实验结论
第6章 总结与展望
参考文献
附录
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文
攻读硕士学位期间参与的科研项目



本文编号：3854989