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[发明专利]一种基于改进迭代容积粒子滤波算法的定位方法-CN201810650040.9有效
发明人：陈熙源;柳笛;方文辉;刘晓;马振 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-06-22 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进迭代容积粒子滤波算法的定位方法，该方法首先产生由多个粒子组成的粒子集，然后基于在已知环境中观测到一个或多个路标来对粒子集进行多次迭代更新，每次迭代过程进行多次状态均值的更新，但状态协方差只在对一个路标的最后一次迭代后更新一次，最后基于得到的经更新的状态均值估计值和状态协方差估计值来完成每个粒子的重要性采样，并实现所述移动机器人的定位。该算法利用容积数值积分原则估计出高斯先验的非线性转移密度，使得粒子集较为集中的分布于观测似然函数的尾部，克服了传统粒子滤波定位算法中粒子集退化的问题，使用较少的粒子即可实现对移动机器人高精度高效率的定姿
一种基于改进容积粒子滤波算法定位方法

[发明专利]一种基于粒子滤波算法的汽车轨迹跟踪方法-CN202310733640.2在审
发明人：钱丽萍;刘振翔;赵文景;王倩;丁晋;王巍 -专利权人：浙江工业大学;中国电子科技集团公司第三十六研究所
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：一种基于粒子滤波算法的汽车轨迹跟踪方法，包括以下步骤：1)初始化；2)初始化粒子生成器；3)粒子预测过程；4)权重更新过程；5)权值归一化；6)地图匹配；7)权值再归一化；8)状态估计；9)重采样；10)迭代运行，当汽车继续运动时，速度传感器继续输出观测值，滤波器开始进行迭代运算，滤波器将上一步生成粒子与权重作为输入，返回步骤3)继续运行，如果当速度传感器无输出时，滤波器终止计算，滤波结束。本发明用于解决现有粒子滤波定位与跟踪方法中存在的滤波器粒子无重采样、粒子退化及忽略环境地图信息等问题，并使得汽车初始状态未知的情况下能够实现对汽车的一个准确的定位与跟踪。
一种基于粒子滤波算法汽车轨迹跟踪方法

[发明专利]一种基于混合粒子群算法的数字全通滤波器设计方法-CN202010952125.X有效
发明人：赵禹;叶芃;孟婕;杨扩军;张凯;张涛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F30/373 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合粒子群算法的数字全通滤波器设计方法，首先根据设计需要构造基于二阶节级联的数字全通滤波器的相频响应，然后基于目标相频响应，由数字全通滤波器的相频响应与目标相频响应为的误差值构造而成的代价函数；最后先利用全局搜索的粒子群算法在值域范围内搜索全局最优解，得到粗略解，再从该粗略解触发，利用列文伯格马夸尔特算法进行的精确搜索，从而优化各个二阶节全通滤波器极点的位置，实现设计的全通滤波器相频响应与目标相频响应的均方误差最小化，以此实现滤波器系数的设计。
一种基于混合粒子算法数字滤波器设计方法

[发明专利]基于超球面采样无迹卡尔曼滤波的粒子滤波方法-CN201010121599.6无效
发明人：杨萌;高伟 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2010-03-11 - 公布日： 2010-09-08 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明提供的是一种基于超球面采样无迹卡尔曼滤波的粒子滤波方法。初始化粒子及其权值；通过重要性采样产生粒子；更新粒子权值并对其进行归一化；再采样步骤；输出结果；进入下一时间步。本发明主要是对重要性采样步骤进行改进，采用基于超球面单形采样SSUT变换的SSUKF算法取得重要性概率密度。相比于粒子滤波PF、扩展卡尔曼粒子滤波EKPF以及标准的无迹粒子滤波，超球面采样无迹粒子滤波SSUPF可以取得与UPF相当的精度。
基于球面采样卡尔滤波粒子方法

[发明专利]一种基于并行粒子滤波的图像目标跟踪方法及装置-CN200910100308.2无效
发明人：潘赟;李源深;严晓浪 -专利权人：浙江大学
申请日： 2009-07-02 - 公布日： 2009-12-16 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于并行粒子滤波的图像目标跟踪方法及装置。包括如下步骤：1)获得图像序列，定义F为图像序列的第F帧；2)获得需跟踪目标；3)分布粒子点，令F＝2；4)输入第F帧；5)进行亮度滤波，得到直方图；6)比较粒子点与目标直方图，得到归一化权重；7)得到目标在第本发明打破了传统粒子滤波算法采样、权重计算和重采样三个步骤间的逻辑依赖关系。利用前一帧的归一化权重作为重采样函数，实现了算法的并行化处理。实现了算法的并行化处理和执行加速。
一种基于并行粒子滤波图像目标跟踪方法装置

[发明专利]基于KCC-PF算法的卫星锂电池寿命预测方法-CN202111541174.5有效
发明人：陈自强;崔显 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：一种基于KCC‑PF算法的卫星锂电池剩余寿命预测方法，通过构建锂电池容量衰减模型并确定待迭代的模型参数后，通过粒子滤波算法进行锂电池容量衰减模型的状态跟踪，构建初始粒子集；通过KCC‑PF算法更新锂电池容量衰减模型的模型参数，并基于更新后的锂电池容量衰减模型进行容量的多步迭代预测，得到卫星锂电池剩余寿命；将肯德尔秩次相关系数引入粒子滤波的重采样中，在解决粒子匮乏问题的同时，将容量的历史数据引入当前循环的计算，用于指导粒子权重分配
基于 kcc pf 算法卫星锂电池寿命预测方法

[发明专利]基于自适应粒子滤波的航空发动机气路部件故障检测方法-CN201510712090.1有效
发明人：鲁峰;王亚凡;黄金泉;钱俊宁;黄一桓 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2015-10-28 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及基于自适应粒子滤波的航空发动机气路部件故障检测方法，基于非线性滤波算法和非线性部件级模型的气路健康诊断，相比于线性滤波和线性模型方法，解决了发动机过渡态下部件性能发生故障的诊断问题，能够充分的挖掘发动机的非线性特性，提高诊断的精度与可靠性；并且解决了标准粒子滤波算法采用集中式结构进行气路部件故障诊断存在局限性的问题；不仅如此，本发明以融合滤波结构为基础，通过实时估计噪声标准差和加入不等式约束两步，可以有效的避免标准粒子滤波存在的中央处理器计算负担大，忽略有效先验信息，对于测量噪声鲁棒性差等缺点，从而提高滤波精度，保证了气路健康诊断的准确性。
基于自适应粒子滤波航空发动机部件故障检测方法

[发明专利]基于优化粒子的粒子滤波目标跟踪方法-CN201610333976.X在审
发明人：姬红兵;刘月;张文博;张永权;刘龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-05-19 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于优化粒子的粒子滤波目标跟踪方法，主要解决现有粒子滤波视频跟踪算法在跟踪过程中出现的粒子匮乏以及粒子利用率低的问题。其实现步骤是：1.在粒子滤波框架下，通过目标状态预测得到候选目标；2.通过提取候选目标的灰度统计直方图作为候选目标特征；3.计算候选目标特征与模板之间的距离，以及候选目标对应权值；4.通过对权值较低的粒子进行优化，得到优化粒子集；5.对优化粒子集进行重采样，并将重采样后的粒子进行融合得到目标的状态估计值，实现对目标的可靠跟踪。本发明能有效增加了粒子多样性，解决了粒子滤波过程中的粒子匮乏问题，提高了粒子利用率，可用于智能视频监控、机器人导航、道路交通管制系统。
基于优化粒子滤波目标跟踪方法

[发明专利]一种基于人工蚁群算法优化的粒子转移方法及装置-CN201710086338.7在审
发明人：梁楠;岳鹏飞;张鹰;宋晓辉;刘师;刘新;张洪敏;张伟;丁冉 -专利权人：河南省科学院应用物理研究所有限公司
申请日： 2017-02-17 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蚁群算法优化的粒子转移方法，该转移方法对粒子进行重采样之前，使用蚁群算法对粒子的后验分布进行改进，通过基于概率的选择方式使粒子集合的整体分布向高似然区域进行转移，同时使用随机数的方法来产生新的粒子，通过这种策略，可以使粒子向高似然区域移动的同时保持其多样性，从而提高粒子滤波的估计精度；本发明还公开了一种基于人工蚁群算法优化的粒子转移装置，同样能实现上述技术效果。
一种基于人工算法优化粒子转移方法装置

[发明专利]基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法-CN201710680869.9有效
发明人：苗强;张恒;张新;刘治汶 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-08-10 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子K
基于改进无味粒子滤波设备剩余寿命预测方法

[发明专利]一种基于KLD采样的混合粒子联邦滤波数据处理方法-CN202110408351.6有效
发明人：周翟和;邹克臣;李永斌 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于KLD采样的混合粒子联邦滤波数据处理方法，属于数字滤波和多传感器数据融合技术领域，主要用于解决多传感器组合导航系统既包含线性子系统又包含非线性子系统时传统联邦卡尔曼滤波无法获得有效精度的问题，该方法以联邦滤波为框架，融合GPS、磁力计及气压高度计数据，将线性子系统采用卡尔曼滤波算法解算，非线性子系统采用改进的粒子滤波进行解算。本发明相较于传统的联邦卡尔曼滤波算法有更高的精度和可靠性，适用于数据融合等应用场合。
一种基于 kld 采样混合粒子联邦滤波数据处理方法

[发明专利]交互式多模型切换和参数在线识别的遗传粒子滤波算法-CN201910450987.X在审
发明人：刘兴涛;郑超逸;郑昕昕;曾国建;刘新天;何耀 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种交互式多模型切换和参数在线识别的遗传粒子滤波算法，包括以下步骤：步骤1：状态估计的方法为：采用粒子滤波算法进行状态估计，并将遗传算法的选择、交叉以及变异的方法代替传统粒子滤波的重采样；首先输入上一刻的状态估计结果集合本发明提出的算法可以在非线性环境下保持良好的估计精度，具有很好地鲁棒性。
状态估计粒子滤波算法交互式多模型交互运算模型概率在线识别更新集合遗传状态估计结果电池端电压传统粒子电池模型估计结果似然函数遗传算法最终状态鲁棒性重采样滤波算法测量输出预测

[发明专利]一种基于粒子滤波算法的地磁_INS组合导航方法-CN202010635866.5有效
发明人：张东丽;尚俊娜;孙建强;刘新华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G01C21/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子滤波算法的地磁_INS组合导航方法，包括以下步骤：步骤S2：根据采集的地磁信息建立离散地磁数据库并在地磁图上获取一运动轨迹；步骤S3：利用导数动态时间规整算法进行趋势匹配，得到一定位结果；步骤S4：通过惯性导航解算的运动轨迹进行辅助地磁匹配定位解算，得到另一定位结果；步骤S5：采用粒子滤波算法对步骤S3的定位结果和步骤S4的定位结果进行融合，得到地磁导航最终的定位估计；本发明采用导数动态时间规整方法进行趋势匹配，与点对点匹配的算法相比误差小、精确性更高；惯性导航解算的运动轨迹进行辅助地磁匹配定位解算，采用粒子滤波方法对两者的定位结果融合，定位估计更为精确。
一种基于粒子滤波算法地磁 _ins 组合导航方法

[发明专利]一种基于改进粒子滤波的移动机器人定位方法-CN201310340510.9有效
发明人：唐贤伦;蒋波杰;庄陵;虞继敏;张毅;张鹏;李洋 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2013-08-06 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进粒子滤波的移动机器人定位方法，包括步骤：建立机器人的运动方程和路标计算方程；用多agent粒子群优化算法优化粒子集，所得的最优值为对位姿的估计；利用卡尔曼滤波算法对环境路标进行估计
一种基于改进粒子滤波移动机器人定位方法

[发明专利]基于概率假设密度粒子滤波算法的鱼群数量估计方法-CN201611206600.9在审
发明人：韩军;荆丹翔;王杰英;杜鹏飞;章旻昊;任佳 -专利权人：浙江大学
申请日： 2016-12-23 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G01S15/96 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于概率假设密度粒子滤波算法的鱼群数量估计方法，其步骤(1)固定双频识别声呐；(2)通过走航的方式进行水下探测，并获取声学数据；(3)对声学数据进行处理，并利用概率假设密度粒子滤波算法对鱼体个数计数本发明利用基于随机集理论的概率假设密度粒子滤波算法对鱼体进行一条条计数，统计双频识别声呐扫过水体内鱼群数量，此方法具有简单易行、高效而又不损坏鱼类资源等优点，且比传统的利用目标强度进行积分的方法具有更高的精度
基于概率假设密度粒子滤波算法鱼群数量估计方法