[發(fā)明專利]基于并行遺傳重采樣的粒子濾波技術(shù)

有效

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• 申請日: 2010-03-10
• 公開（公告）號: CN101807900A
• 公開（公告）日: 2010-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 叢麗;秦紅磊;李子昱
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號: H03H17/00
• 分類號: H03H17/00;G06N3/12
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責(zé)任公司 11251
• 代理人: 李新華

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及非線性濾波算法領(lǐng)域，具體涉及一種采用并行遺傳算法進(jìn)行重采樣的粒子濾 波方法。

背景技術(shù)

粒子濾波算法是基于貝葉斯采樣估計(jì)的序貫重要采樣(SIS：Sequential?Importance? Sampling)濾波思想，Hammersley等在20世紀(jì)50年代末就提出了基本的SIS方法，并在60 年代得到了進(jìn)一步發(fā)展。但由于上述研究始終未能解決粒子匱乏現(xiàn)象以及計(jì)算量約束等問 題，因此未引起人們的重視。直到八十年代末，計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的進(jìn)一步提升以及1993年 一種新的基于SIS的自舉(Bootstrap)非線性濾波器方法被Gordon等人提出，才真正為粒 子濾波算法的廣泛研究與實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

粒子濾波具有適用于非線性系統(tǒng)及非高斯噪聲環(huán)境的優(yōu)點(diǎn)，因而被逐漸應(yīng)用于視覺影像 跟蹤、信號跟蹤、語音音頻信號增強(qiáng)、機(jī)器人控制、故障診斷和導(dǎo)航定位等諸多領(lǐng)域。 不過，由于粒子濾波自身存在退化現(xiàn)象及因簡單隨機(jī)重采樣引起的匱乏現(xiàn)象，仍然制約 著其在實(shí)際問題中廣泛應(yīng)用。因此，面對這些問題也提出了諸多其它的解決方法。

國內(nèi)外學(xué)者一直關(guān)注粒子濾波算法的改進(jìn)，為了解決粒子的退化以及匱乏現(xiàn)象，一些學(xué) 者試圖利用進(jìn)化算法來改善粒子濾波算法的性能。Clapp等將模擬退火思想引入粒子濾波中， 提出了模擬退火粒子濾波，該算法引入退火重要性采樣和中間分布的概念，改善了出現(xiàn)先驗(yàn) 尾部觀測值時(shí)的算法性能。Torma將局部搜索的思想引入粒子濾波的采用過程中，可以解決 觀測比較準(zhǔn)確情況下粒子濾波的耗盡問題。由于遺傳算法和序列蒙特卡羅重要性采樣有些類 似，Ronghua等提出將遺傳算法(GA：Genetic?Algorithm)和粒子濾波相結(jié)合的方法，使得 采用后的粒子的多樣性更好。

從近些年的研究狀況來看，將包括遺傳算法在內(nèi)的進(jìn)化算法與粒子濾波相結(jié)合是提高濾 波性能的發(fā)展趨勢，在故障檢測、目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)、機(jī)器人控制方面都有很高的研 究價(jià)值與應(yīng)用前景。

在遺傳算法的應(yīng)用過程中，一個(gè)比較突出的問題是它容易產(chǎn)生早熟現(xiàn)象，這將嚴(yán)重影響 遺傳算法的應(yīng)用效果。另一方面，遺傳算法與粒子濾波結(jié)合使用時(shí)，由于需要對較大規(guī)模的 粒子群體進(jìn)行遺傳操作，從而使得算法的進(jìn)化過程緩慢，為提高遺傳算法進(jìn)行速度通常引入 并行遺傳算法，不僅提高了運(yùn)算速度，也有維持群體多樣性的能力，從而可以一定程度上抑 制早熟現(xiàn)象的發(fā)生。不過，并行遺傳算法需運(yùn)行于并行機(jī)或局域網(wǎng)上，這對于很多無實(shí)時(shí)性 要求的問題并無必要，因此當(dāng)遇到這樣的問題時(shí)，可以利用并行遺傳算法的思想，對簡單遺 傳算法進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)偽并行遺傳算法并與粒子濾波相結(jié)合，不但可有效克服早熟現(xiàn)象，而 且進(jìn)一步擴(kuò)展了算法的應(yīng)用范圍。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于利用并行遺傳算法改進(jìn)粒子濾波，抑制其退化現(xiàn)象及因簡單隨機(jī)重采 樣引起的粒子匱乏問題，提高粒子多樣性及自適應(yīng)性，進(jìn)而改善粒子濾波的性能精度。同時(shí) 由于采用了并行遺傳算法，也有效的提高了粒子濾波器的計(jì)算效率，改善了濾波實(shí)時(shí)性。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種基于并行遺傳重采樣的粒子濾波方法，根據(jù)本 時(shí)刻得到的重要性采樣粒子，生成新的粒子集，所述方法包括如下步驟：

1、設(shè)定初始種群并圍繞重要性分布函數(shù)即系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率分布函數(shù)進(jìn)行采樣，從而 產(chǎn)生由粒子個(gè)體組成的集合作為初始群體；

2、按信息交換模型劃分初始群體，分組計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度并對劃分的各子群體進(jìn)行獨(dú) 立的遺傳選擇、交叉、變異操作；

3、經(jīng)過遺傳操作后，再計(jì)算各群體中個(gè)體的適應(yīng)度并根據(jù)信息交換模型產(chǎn)生新一代的 群體，設(shè)定一定的進(jìn)化終止條件，當(dāng)滿足時(shí)則輸出優(yōu)化結(jié)束，否則進(jìn)入下一代的遺傳操作。

本發(fā)明的有益效果主要體現(xiàn)在：本發(fā)明提供了一種改進(jìn)的粒子濾波器，利用并行遺傳算 法對粒子群體進(jìn)行優(yōu)化，引導(dǎo)其向狀態(tài)高似然區(qū)移動(dòng)，同時(shí)能夠抑制粒子濾波的退化現(xiàn)象， 保證粒子的多樣性及適應(yīng)性，改善粒子匱乏問題，進(jìn)在一定程度上提高了算法的效率，從而 改善了粒子濾波的綜合應(yīng)用性能。

附圖說明

圖1是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例所述的基于并行遺傳重采樣的粒子濾波器的流程示意圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例所述的基于并行遺傳重采樣的粒子群體優(yōu)化實(shí)現(xiàn)方法流程 圖。

具體實(shí)施方式