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摘要:
针对粒子滤波中粒子匮乏及样本聚集问题,提出一种基于佳点集的拟蒙特卡洛粒子滤波算法( GPS-QM-CPF)。该算法利用数论中的佳点集理论和方法来构造出一种新的拟蒙特卡洛序列。由于佳点集序列与随机点列和标准的拟蒙特卡洛序列相比分布更均匀、偏差更小,使得在滤波过程中状态估计的精度和收敛速度都得到提高,同时还能增加粒子有效样本数和降低重采样次数。实验结果表明,提出的算法在非线性系统状态估计精度要优于粒子滤波和标准的拟蒙特卡洛粒子滤波算法,并且在视频目标跟踪的应用中,针对跟踪目标受到遮挡的情况,算法具有更高的跟踪精度,同时跟踪的实时性也得到了一定程度的提高。
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文献信息
篇名 佳点集的 QMC 粒子滤波算法及其应用
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 目标跟踪 粒子滤波 拟蒙特卡洛 佳点集 遮挡
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 461-467
页数 7页 分类号 TP391.9
字数 4195字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.201305079
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 刘香品 广西民族大学信息科学与工程学院 4 24 3.0 4.0
2 刘峰 广西民族大学信息科学与工程学院 3 21 2.0 3.0
3 宣士斌 6 38 4.0 6.0
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研究主题发展历程
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粒子滤波
拟蒙特卡洛
佳点集
遮挡
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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