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    基于量化測量的前向-后向箱粒子平滑器
    2022年電子技術應用第5期
    孫 文
    中國西南電子技術研究所,四川 成都610036
    摘要: 提出了一種新的前向-后向箱粒子平滑算法。在正向過程中,使用標準的箱粒子濾波算法。在后向過程中,使用箱粒子近似平滑后驗概率。提出了一種額外的箱粒子移動步驟,使箱粒子在目標周圍集中。通過量化測量下的仿真,驗證了所提算法的性能優勢。
    中圖分類號: TN911.7
    文獻標識碼: A
    DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.212195
    中文引用格式: 孫文. 基于量化測量的前向-后向箱粒子平滑器[J].電子技術應用,2022,48(5):114-118.
    英文引用格式: Sun Wen. Forward-backward box smoothing with quantized measurements[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(5):114-118.
    Forward-backward box smoothing with quantized measurements
    Sun Wen
    Southwest China Institute of Electronic Technology,Chengdu 610036,China
    Abstract: In this work, we are interested in promoting tracking accuracy of target in quantized measurements by taking the de-laying measurements into consideration. Specifically, a novel forward-backward box particle smoothing algorithm is proposed. In the forward pass, the algorithm iterates with standard box particle filter. In the backward pass, smoothing posterior density is approximated by box particles. An extra moving step of box particles is proposed to concentrate the box particles around the target. Simulations under quantized measurements are presented to verify the accuracy promotion of proposed algorithm.
    Key words : quantized measurements;tracking target;particle filter;box particle filter;forward-backward box particle smoothing

    0 引言

        近年來,對量化測量的關注越來越多[1-5],正如文獻[3]中所指出的,量化是由于通信信道的帶寬有限造成的。由于量化測量提供了目標的區間描述而不是點描述,傳統的跟蹤方法(如常用的粒子濾波)不能直接用于量化測量。在文獻[6]中,提出了一種特殊的粒子濾波方法,稱作箱粒子濾波算法(Box Particle Filter,BPF)來解決上述問題。其將測量值作為區間,而不是傳統的點觀測值。BPF通過引入區間分析方法,為量化測量提供了一種明確的解決方法。近年來,其已經成功地應用于數量可變多目標跟蹤[7-8]和擴展目標跟蹤[9-10]。

        隨機評估需要解決三個重要的問題:濾波、平滑和預測[11],然而過去幾年,濾波和預測經常被深入探討,平滑卻經常被忽略。聯合延遲觀測和平滑對預測性能的改善會超過濾波[12]。對于線性高斯模型,平滑方法是基于卡爾曼濾波框架提出的[11]。對于非線性非高斯模型,平滑方法是通過對粒子濾波進行擴展得到的[13],或者前向-后向平滑方案[14-16],或者基于塊的粒子方法[17],或者雙濾波平滑器[18-20]。最近在文獻[21]中提出了一種具有線性復雜度但不像文獻[13]那樣受粒子損耗影響的SMC平滑器。

        本文提出了一種基于量化測量的前向-后向箱粒子平滑(Forward-Backward Box Particle Smoothing,FB-BPS)算法來解決上述問題,在前向過程中,濾波密度通過標準粒子濾波正向傳播給時刻,在反向過程中,根據BPF的相關特征推導出平滑公式[13]。為了進一步提高狀態估計精度,提出了一種新的箱形粒子移動步驟。量化測量的仿真結果表明,即使是1階(1-Lag)滯后平滑也能顯著提高測量精度。




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    作者信息:

    孫  文

    (中國西南電子技術研究所,四川 成都610036)





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