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摘要:
针对预测对象在动态过程中发生结构性变化的时间序列,难以建立一个实时解析变化趋势的模型.本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF).采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计.非线性预测系统仿真实验表明基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF)比单纯采用时间序列动态建模算法(TS)精度更高,提高了动态目标跟踪的准确性.
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文献信息
篇名 一种时间序列优化的粒子滤波算法
来源期刊 天津理工大学学报 学科 工学
关键词 目标跟踪 时间序列 粒子滤波
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-5
页数 分类号 TP391
字数 3699字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-095X.2010.05.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨淑莹 天津理工大学计算机与通信工程学院 43 422 10.0 18.0
10 张迎 天津理工大学计算机与通信工程学院 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
时间序列
粒子滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
天津理工大学学报
双月刊
1673-095X
12-1374/N
大16开
天津市西青区宾水西道391号
1984
chi
出版文献量(篇)
2405
总下载数(次)
4
总被引数(次)
13943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
天津市高等学校科技发展基金
英文译名:
官方网址:http://www.tjcu.edu.cn/web/fenyuan/keyanchu/keyanchudangload/10.doc
项目类型:基础理论研究项目、应用研究项目、开发性研究项目
学科类型:
论文1v1指导