粒子滤波算法及其应用
本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术，针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法，包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法、流形粒子滤波算法等，并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域，最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题，给出了基于DSP和FPCA的粒子滤波算法实现方法。内容简介本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术,针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法,包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法流形粒子滤波算法等,并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题,给出了基于DsP和FPGA的粒子滤波算法实现方法。本书可供高等院校电子信息、自动化、计算机应用、应用数学等有关专业高年级本科生和研究生,以及从事控制科学与工程、信号与信息处理领域的工程技术人员和研究人员参考阅读。图书在版编目(CIP)数据粒子滤波算法及其应用/朱志宇著.一北京:科学出版社,2010.6ISBN978-7-03-027611-7I.①粒…Ⅱ.①朱…Ⅲ.①非线性控制系统Ⅳ,①O231.2中国版本图书馆CIP数据核字(2010)第08821号责任編辑:孙芳王志欣/责任校对:陈玉责任印制;赵博/封面设计:耕者设计工作室學☆出版北京东黄城根北街|6号邮攻编码:100717http://www.sciencep400酉卹剩厂印刷科学出版社发行各地新华书店经销2010年6月第版开本;B5(720×10002010年6月第一次印刷印张:163/4印数:1-3000字数:324000定价:48.00元(如有印装质量问题,我社负责调换)前言粒子滤波又称序贯蒙特卡罗方法,是一种基于蒙特卡罗方法和递推贝叶斯估计的统计滤波方法,它依据大数定理,采用蒙特卡罗方法来求解贝叶斯估计中的积分运算。粒子滤波算法首先依据系统状态向量的经验条件分布在状态空间产生组随机样本的集合,然后根据观测量不断地调整粒子的权重和位置,通过调整后粒子的信息修正最初的经验条件分布。当样本容量很大时,这种蒙特卡罗描述就近似于状态变量真实的后验概率密度函数。粒子滤波适用于任何能用状态空间模型表示的非高斯背景的非线性随机系统,它完全突破了传统的 Kalman滤波理论框架,对系统的过程噪声和量测噪声没有任何限制,可适用于任何非线性系统,精度可以逼近最优估计,是一种很有效的非线性滤波技术,可广泛应用于数字通信、金融领域数据分析、统计学、图像处理、计算机视觉、自适应估计、语音信号处理、机器学习等方面。粒子滤波算法是现代信号与信息处理学科和统计模拟理论之间的交叉学科,其研究有着重要的理论意义和现实价值,随着计算机性能的迅速提高,这方法日益受到人们的关注。近年来,从解决粒子退化和粒子多样性丧失、提高算法实时性和鲁棒性、降低计算复杂度等角度考虑,国内外学者广泛开展了粒子滤波研究。本书系统总结了近年来粒子滤波的研究成果,针对粒子滤波算法的缺点提出了若干种改进算法,包括基于微分流形的粒子滤波算法、基于人工鱼群的粒子滤波算法、基于神经网络的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法等;广泛探讨了粒子滤波算法的各种应用,给出了粒子滤波算法的硬件实现方法在本书编撰过程中,作者研读了大量文献,参考融合了国内外专家、学者们在相关领域的硏究成果,在此,对他们表示衷心谢意!王建华教授、姜长生教授、张冰教授对本书的编写工作提供了很多宝贵意见,杨官校、李冀、皇丰辉、刘炜、薄超等同学编制了书中的仿真程序,赵成、苏岭东、姜威威等同学绘制了书中的部分图表。在此,向参与和关心本书编写工作的各位同事和同学表示真诚的感谢本书的出版得到了江苏省高校自然科学基金(项目编号:06KJB510030)和中国船舶行业预研基金(项目编号:3.1.5)的资助。由于作者学术水平有限,书中难免存在不妥之处,殷切期望广大读者批评指正。作者2010年3月目录前言第一篇粒子滤波算法第1章绪论1粒子滤波的发展和应用……··d·············.41.2粒子滤波的缺点和现有的解决方法4第2章 Kalman滤波理论2.1标准 Kalman滤波算法R-y滤波器102.3EKF滤波算法24 MVEKF算法142.5UKF算法D春看曲。·鲁b·····。音·看自。··非自b。非…………15第3章从贝叶斯理论到粒子滤波…193.1动态空间模型3.2贝叶斯估计理论203.3蒙特卡罗积分………·.·日···↓..··":·.·“.···香。·。着非●自·223.4序贯蒙特卡罗信号处理2435粒子滤波27第4章基于重要密度函数选择的改进粒子滤波算法334.1GHPF…………………………………………………334.2 EKPF354.3 UPF374.4 IMMPF算法…………384.5二阶中心差分粒子滤波…………404.6基于 Stiefel流形的粒子滤波器研究434.7混合退火粒子滤波器研究45IV粒子滤波算法及其应用第5章基于重采样技术的改进粒子滤波算法最自自自485.1重要性重采样粒子滤波器………485.2基于MCMC的粒子滤波……495、3AVPF……………525.4 RPF∴…545.5核K-粒子滤波算法(KPF)5.6基于权值选择的粒子滤波算法…575.7线性优化重采样粒子滤波算法5.8基于 Stiefel流形和权值优选的粒子滤波器( SM-WSPF)研究605.9基于 Stiefel流形和线性优化重采样的粒子滤波器( SM-LOCR-PF)研究615.10其他常用的重采样方法621仿真分析第6章基于智能优化思想的粒子滤波算法6.1GPF算法…………………736.2 PSO-PF算法p·普·日···曹·。昏鲁··甲啊·。··中日中··串自自·事6.3 AFSA-PF算法6.4AIPF算法鲁音·鲁甲··鲁曹·自·即………906.5仿真分析97第7章基于神经网络的粒子滤波算法……1027.1基于神经网络的重要性权值调整粒子滤波( NNWA-PF)算法…1027.2基于神经网络的重要性样本调整粒子滤波( NNISA-PF)算法1057.3仿真分析……109第8章APF算法音·自·普自自自非●·P,自自··自··非鲁自单最自自音自自自·4非鲁备自音。非·鲁音。··音鲁1148.1似然分布自适应调整1148.2样本数APF8.3改进APF…1188.4APF的仿真分析…119第9章其他粒子滤波算法1269.1免重采样粒子滤波1269.2MPF……………………………………………………132目录9.3分布式粒子滤波134第二篇粒子滤波算法的应用第10章粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用……1390.1基于贝叶斯理论的目标跟踪技术…………………13910.2机动目标的运动模型……14010.3多目标跟踪中的联合概率数据关联方法14210.4非线性、非高斯条件(闪烁噪声)下的机动目标跟踪14510.5基于粒子滤波和JPDA的多目标跟踪数据关联算法10.6仿真实验…150第11章粒子滤波应用于语音信号增强………16111.1语音增强技术………………………………………16111.2TVAR模型11.3基于GPF的语音增强算法11.4语音信号增强仿真实验…I68第12章粒子滤波应用于传感器故障诊断e早看值·看…………17212.1故障诊断的方法…17212.2传感器故障诊断的基本原理…17412.3应用粒子滤波进行故障诊断鲁番“·.····.;·4···17712.4仿真实例分析180第13章粒子滤波算法在人脸跟踪中的应用19013.1人脸跟踪介绍…………………19013.2跟踪算法相关理论基础·19313.3基于直方图的坞值偏移人脸跟踪算法·19613.4基于直方图的粒子滤波人脸跟踪算法20113.5基于椭圆拟合的人脸跟踪算法…20613.6基于流形的人脸跟踪算法p音直最看·鲁鲁··息·翟·唱备售暴4鲁售聊鲁20713.7人脸跟踪仿真…………鲁电210第14章粒子滤波在倒立摆控制系统中的应用21614.1引言21614.2倒立摆控制系统模型216粒子滤波算法及其应用14.3基于神经网络的倒立摆控制系统研究∴21914.4粒子滤波优化神经网络倒立摆控制仿真…22第15章基于DSP实现的粒子滤波算法……22515.1FBPF算法鲁t·息鲁鲁∴22515.2基于硬件实现的改进FBPF算法…22715.3实现改进FBPF算法的DSP···→·········:·..··.·;····..·········22815.4改进FBPF算法DSP实现的软件环境…23015.5改进FBPF算法的软件仿真与DSP实现…23115.6基于改进FBPF算法的GPS导航系统设计237第16章基于FPGA的粒子滤波算法实现∴24116.1基于FPGA的改进FBPF算法的总体设计∴…241l16.2FPGA简介…24216.3改进FBPF算法的软件仿真与FPGA实现245参考文献…:a4a....············.··.··········253第一箭粒子滤波算法
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2017年深圳杯建模挑战赛C题决赛论文（独家）
本人2017年入选了深圳杯建模决赛，这是正式答辩时的论文。仅供各位建模的同学学习参考。基于问趣二中的预测结果,计算得出未来十年的总成本数量及各模式下各分项成本(涵盖直接业务成本、经济技术成本、问接的当下和远期社会成本)比例,分析其变化趋势,并通过作图直观反映。考虑到目前深圳已经开始建立生活垃吸强制分类制度,本文详细分析了家庭分类与专业分类两种前端分流模式对总成本的影响。问题三的分析基于较为完善的模型,对远期效益成木比进行估算,从深圳市具休情况岀发,设计一套生活垃圾处理的优选模式,以供参考。符号说明变量含义生活垃圾处理社会总成本直接成本直接业务成本收集成本第种收集方式的成本第种收集方式中的第种成本运输成木第种运输方式的成本第种运输方式中的第种成本处理成本第种处理方式成本绎济技术成本固定成本第种固定成本可变成本第种可变成本税收减免第种税收减免间接的当下和远期社会成本,即环境损失成本第种环境损失成本年度垃圾处理量湿垃圾占垃圾总量的比例垃圾分类中的干垃圾总量垃圾分类中的湿垃圾总量模型假设假设在估算时间内国家及深圳市相关政策不变。假设在估算时间内折现※为假设在佔算时间内政府对源头分类的补贴保持不变倀设在估算时间内填埋、焚烧、生物处理三种方式下的基准地价的季度增长率分别为模型建立与求解问题一的模型建立模型的准备针对问题一,将生活垃圾处理的社会总成本分为直接业务成本、经济技术成本、问接的当下和远期社会成本,如图生活垃圾处理社会总成本直接业务成本D经济技术成本E间接的当下和远期社会成本图生活垃圾处理社会总成本构成直接业务成本分析在直接业务成木中,我们又将其细化分成了垃圾收集成木、运输成木和处理成本三个部分,如图直接业务成本D收集成本D处理成本D匚运输成本D图直接业务成本构成4()收集成本分析由附件一可知,在不同的垃圾处理模式中,收集方式分别对应混合收集、源头分类收集和混合收集末端分类。即收集成本可划分为混合收集成本源头分类收集成本及混合收集木端分类成本而且每一种收集方式的成本又涵盖了公用垃圾桶成本(分别对应)和运输成本(分别对应),值得注意的是,源头分类收集方式会有额外的政府补贴,而混合收集末端分类方式在末端分类时会占用额外的土地、人力、设备等,因此会产生额外的成本和,如图收集成本De混合收集源头分类成本收集成本集,末端分类成本D公用福政府Dcg成本图收集成本构成()运输成本分析运输成本分为混合运输成本和分类运输成本两类,其中每一种运输成本都包括转运站成本(表示从各公用桶运输到转运站进行进一步处理所需成本,分别对应)和运输成本(分别对应),如图:运输成本Dt混合分类运输运输成本成本转运站成运输站成运输本成本DtD图运输成本构成5()处理成本分析由于处理模式的不同,处理成本可分为焚烧处理成本、填埋处理成本以及生物处理成本,如图处理成本D。焚烧填埋生物处理处理处理成本成本成本DstD图处理成本构成经济技术成本分析经济技术成本包括固定成本、可变成本和税收减免。固定成本分为土地成本和建设成本可变成本包括飞灰补贴、底灰补贴电价补贴、渗沥液补贴以及其他补贴;税收减笕分为増值税减笕、营业税减免和企业所得税减免,如图:经济技术成本E税收减免可变成本定成本E稅减税减税减其他补赎二c5EC2填埋场生物处理厂图经济技术成本构成间接的当下和远期社会成本分析问接的当下和远期成本涵盖了由于环保标准提高所花费的成本、水污染造成的损失、大气污染造成的损失以及固体废弁物污染造成的损失如图6问接的当下和远期社会成本L水污染损失气污染固体废物污染损失L4业损幻1匚人体健康损失[林损头「其他损类图间接的当下和远期社会成本构成模型的建立考虑到不同情况下,决策者会选择不同的模式组合方式。因此,在计算社会总成本时,本文选用各个模式下不同环节所需成本的叠加,从而求得深圳市生活垃圾处理的社会总成木。直接业务成本的计算直接业务成本包括收集成本、运输成本、处理成本直接业务成本的计算公式为:()收集成本的计算公式为=∑∑++代表混合收集成本,代表源头分类收集成本,代表源头混合收集,末端分类成木;代表第种收集方式的公用桶成木,代表第种收集方式的运输成本,代表单位垃圾消耗的公用桶成本,代表生活垃圾年产量,此成本仅包括垃圾桶至小型转运站的成本,如果决策者选择源头混合收集,末端分类方式收集垃圾,则应该加上额外的土地、设各、人工等成本(后面统称为额外成本),如果选择源头分类,则应加上政府补贴;代表单位吨数单位公里运输价格(是一个与距离有关的分段函数),代表距离;代表单位湿垃圾政府补贴成木;代表单位土地、设备、人工等的成木代表湿垃圾占总垃圾量的比重。()运输成本包括混合运输成本、分类运输成本运输成本的计算公式为7代表第种运输方式的转运站成本,包括转运站人工费,以及设备维护费等,代表第科运输方式的运输成本,此成本仅包括小型转运站至末端垃圾处理站的成本,代表单位转运站成本。()处理成本包括焚烧成本、填埋成本和生物处理成本处理成木的计算公式为代表单位垃圾焚烧处理成本;代表单位垃圾填埋处理成木;代表单位垃圾生物处理成本。经济技术成本的计算经济技术成本包括固定成本、可变成本、税收减免经济技术成木的计算公式为固定成本包括焚烧垃圾的十地成本、填埋的十地成本、建设成木。固定成木的计算公式为:代表当年地价,代表十地面积,代表折现率,代表工业用地年;十地机会成本为;代表年地价,代表季度地价增长率,代表时间:代表填哩高度;ρ代表填埋密度代表十地机会成本;代表建设补贴。可变成本包括飞灰补贴、底灰补贴、电价补贴渗沥液补可变成本的计算公式为8=代表单位底灰处理补贴,代表底灰量,代表单位飞灰处理补贴,代表K灰量;代表上网电价补贴,代表超额供电补贴;代表单位污水处理补贴,代表污水处理量税收减免包括增值税减免、营业税减免企业所得税减免税收减免的计算公式为:间接的当下和远期社会成本的计算间接的当下和远期社会成本包括环保标准提高后所需成本(远期环境标准提髙后垃圾处理费升高所需成本)、水污染导致的健康损失、空气污染健康损失、固体废弃物污染损失。水污染导致的健康损失包括早逝引起的健康损失、疾病治疗费用和误工损失;由于垃圾厂排放的气休中对人体造成巨大损失的气体为二嵁英,故将空气污染健康损失考虑为二嗯英造成的健康损失;在计算固休废弃物污染时,采用市场价值法对生活垃圾固休废弃物造成的人工管理费、设备费和运输费等费用进行计算不管对生活垃圾使用哪种处理方式,在计算生活垃圾堆存造成的经济损失时,以需按填埋量来进行计算间接的当下和远期社会成本为:∑∑总数总数指标评价和危险特征阐述,结合国际组织的研究成果,对水污染健康损伤的不良影响进行定量评{,代表年人均收入,代表就诊人数,代表人均治疗费用,代表日均收入,代表住院病例,代表每患病者入住天数;代表不同浓度区域的编码,代表不同浓度区域的二惡英致癌风险代表每平方公里人口密度,代表不同浓度区域所占的面积,代表个体生命价值代表治疗费用;代表生活垃圾堆存损失系数,代表生活垃圾堆存量。综上,由上述各式可得生活垃圾的社会总成本为:+十问题二模型建立及解决各模式的直接成本估算方案完善深圳市生活垃圾直接成木包括直接业务成木和经济技术成木,由式()至式()可知,城市生活垃圾直接成本为:当期社会总成本估算由已知数据代入问题一模型中可知年的社会总成本为:+十元日前仅得到年深圳市生活垃圾年产量数据,如图:s0047544069406图年深圳市生活垃圾年产量无法直接计算出当期以及未来十年各模式下直接成本,故基于灰色预测方法,根捃此数据,估算得出年的生活垃圾年产量如表
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