基于分层空间的Rao-Blackwellised化粒子滤波算法-论文.pdf

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1、第3l卷第9期计算机应用与软件Vo1．31No．92014年9月ComputerApplicationsandSoftwareSep．2014基于分层空间的Rao—Blackwellised化粒子滤波算法季云峰马上周航(江苏信息职业技术学院江苏无锡214000)(电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室四川成都611731)(重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044)摘要针对于粒子滤波在目标跟踪里面粒子使用率低且单一等问题，提出一种基于分层空间的Rao—Blackwellised化粒子滤波算法。该算法通过Rao—B

2、lackwell定理将线性变量边缘化从而减少状态空间维数，提高估计精度。在满足同等精度要求时，可大大减少所需粒子数目，因而大大降低计算负荷；分层理论可以把粒子空间分成多重空间，利用权重实现合理分配粒子，可以提高相关估计的准确性。实验结果表明，所提算法的均方根误差相比传统算法降低了50％，精确度在每个仿真时间内都有提高。关键词分层空间Rao—Blackwell定理粒子滤波均方根误差中图分类号TP391文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2014．09．052RAo-BLACKWELLISEDPART

3、ICLEFILTERALGORITHMBASEDONLAYEREDSPACEJiYunfengMaShangZhouHang(JiangsuCoUegeofInformationTechnology，Wuxi214000，Jiangsu，China)(NationalKeyLaboratoryofCommunicationsJammingTechnology，UniversityofElectronicScienceandTechnology，Chengdu611731，Sichuan，China)(MinistryofEduca

4、tionKeyLaboratoryofOptoelectronicTechnologyandSystem，ChongqingUniversity，Chongqing400044，China)AbstractConcerningtheproblemoflowandsingleparticlesutilisationrateoftheparticlesfilterintargettracking，weproposeaRao—Blackwellisedparticlefilteralgorithmwhichisbasedonlayere

5、dspace．TheproposedalgorithmmarginalisesthelinearvariablethroughRao—BlackwelltheoremSOastoreducethestatespacedimensionalityandtoimprovetheestimationprecision．Itcangreatlyreducethenumbersofparticlesrequiredwhilemeetingthesameaccuracy，thusthecomputationalloadisreducedgre

6、atlyaswel1．Thelayeredtheorycandividetheparticlespacesintomultidimensionality．Itallocatestheparticlesreasonablybyusingtheweightandcanimprovetheaccuracyoftherelatedestimation．Experimentalresultsshowthattherootmeansquareerroroftheproposedalgorithmreducesby50％thanthetradi

7、tionalalgorithm，andtheaccuracywasimprovedineachsimulationtime．KeywordsLayeredspaceRao—BlackwelltheoremParticlefilterRootmeansquareerror但是随着粒子数目的增加，会增加计算复杂度，在运算处理上面0引言受到了很大的限制。因此本文运用Rao—Blackwell定理，通过引入边缘函数从而提高估计精度并实现无偏估计，然后利用分层智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备空间的方法，与粒子滤波结合可以在

8、满足同等精度要求时，提高受关注的前沿课题。伴随网络技术和数字视频技术的飞速发粒子的使用率，大大减少粒子所需的粒子数目。展，监控技术正向着智能化、网络化方向不断前进。智能视频监控在不需要人为干预情况下，利用计算机视觉和视频分析方法1传统的粒子群滤波算