粒子濾波原理及其應(yīng)用

前言

粒子濾波算法作為現(xiàn)代非線性濾波最為關(guān)注的一類濾波方法，其近年來(lái)的研究取得了引人注目的進(jìn)展，這些進(jìn)展必將推動(dòng)控制科學(xué)、信息科學(xué)、航空航天和電子科學(xué)的快速發(fā)展，對(duì)包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息處理、模式識(shí)別、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、金融預(yù)測(cè)等學(xué)科的發(fā)展產(chǎn)生重要影響。同時(shí)對(duì)國(guó)防、遙感、機(jī)器人、智能交通、醫(yī)學(xué)成像、安全檢查和工業(yè)過(guò)程等眾多應(yīng)用領(lǐng)域的非線性濾波水平的提高也會(huì)產(chǎn)生很大的作用。鑒于此，我們選擇現(xiàn)代非線性濾波中的研究熱點(diǎn)——粒子濾波編寫(xiě)本書(shū)，在理論方面，我們對(duì)粒子濾波算法的理論基礎(chǔ)、重要性函數(shù)選擇、重采樣技術(shù)和濾波性能評(píng)估進(jìn)行逐步敘述，初步形成粒子濾波的數(shù)學(xué)理論架構(gòu)，并在這一理論框架下，從實(shí)際系統(tǒng)的應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)問(wèn)題出發(fā)，給出了不同應(yīng)用領(lǐng)域的范例。本書(shū)的宗旨是力圖將我們?cè)谶@方面的理解和研究成果進(jìn)行邏輯概括，試圖用盡量通俗的數(shù)學(xué)語(yǔ)言和觀點(diǎn)，論述粒子濾波的基本內(nèi)容，并且采用統(tǒng)一的一套術(shù)語(yǔ)和符號(hào)系統(tǒng)，以便讀者閱讀和理解。本書(shū)基于作者從事非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的個(gè)人體會(huì)和最新研究成果。在編寫(xiě)過(guò)程的結(jié)構(gòu)安排上，我們力求注意以下幾點(diǎn)：（1）全書(shū)分為理論與應(yīng)用兩部分，理論部分著重闡述粒子濾波的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)和實(shí)現(xiàn)方法、步驟，應(yīng)用部分則介紹粒子濾波在實(shí)際系統(tǒng)中的具體應(yīng)用；（2）在本書(shū)的開(kāi)始部分，對(duì)粒子濾波的基本結(jié)構(gòu)和相關(guān)知識(shí)作簡(jiǎn)要介紹，以保證本書(shū)的系統(tǒng)性，但取材著重于基本概念、基本理論和基本方法；（3）收集和總結(jié)了粒子濾波方法的最新動(dòng)向、最新課題和最新成果，將重點(diǎn)置于粒子濾波的前沿研究及一些有潛力的新思想、新方法和新技術(shù)；（4）按粒子濾波算法的發(fā)展過(guò)程設(shè)立章節(jié)，使對(duì)粒子濾波了解較少的讀者也能逐步認(rèn)識(shí)和理解粒子濾波的原理和工作過(guò)程；（5）在應(yīng)用部分給出了粒子濾波在不同應(yīng)用領(lǐng)域的研究成果，提供了學(xué)習(xí)模仿的藍(lán)本，以便讀者能自己模仿實(shí)踐，加深對(duì)理論的理解，體會(huì)粒子濾波算法的有效性和實(shí)用性。由于粒子濾波算法涉及許多概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，而本書(shū)又不是普通的教材，因此在閱讀過(guò)程中需要讀者具備概率論和最優(yōu)化方法的基本知識(shí)。

內(nèi)容概要

如何提高非線性非高斯動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)和預(yù)測(cè)的精度是系統(tǒng)辨識(shí)、適應(yīng)控制、模式識(shí)別、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、通信、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域中都會(huì)遇到的問(wèn)題。粒子濾波提供了解決這一問(wèn)題的采樣遞推方法。本書(shū)結(jié)合作者自身的相關(guān)研究工作，全面系統(tǒng)地介紹了粒子濾波的主要概念、基本原理、典型算法、應(yīng)用技術(shù)以及國(guó)際上有關(guān)研究的新成果和新動(dòng)向。全書(shū)可分為理論篇(包含第1～4章)和應(yīng)用篇(包含第5～7章)。第1章為緒論。第2章給出了動(dòng)態(tài)系統(tǒng)常用的幾種濾波方法，主要分析濾波方法的思想，不對(duì)算法的適用性進(jìn)行討論。第3章介紹了隨機(jī)采樣與粒子濾波方法，這是一種基于采樣濾波思想的Monte—Carlo貝葉斯估計(jì)算法，本章還重點(diǎn)介紹算法如何利用序列重采樣實(shí)現(xiàn)狀態(tài)遞推估計(jì)。第4章討論了粒子濾波算法的改進(jìn)算法．主要包括針對(duì)重采樣過(guò)程改進(jìn)算法和針對(duì)似然函數(shù)選取的改進(jìn)算法。第5章利用粒子濾波算法解決了機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤非線性問(wèn)題。第6章討論了場(chǎng)景監(jiān)視中的多視頻目標(biāo)檢測(cè)，表明這類問(wèn)題可以用粒子濾波算法來(lái)解決。第7章用粒子濾波算法研究非線性系統(tǒng)辨識(shí)與故障診斷問(wèn)題。    本書(shū)可作為高等院校信息工程、控制科學(xué)與工程、電子科學(xué)與工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、管理工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用等學(xué)科有關(guān)研究的專題閱讀材料，也可供從事電子對(duì)抗、雷達(dá)、紅外、激光和聲吶等聲光電傳感器跟蹤，導(dǎo)航與定位、多傳感器信息融合及機(jī)器人視覺(jué)、智能監(jiān)視與圖像理解、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)與通信、空中交通管制和金融數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域研究工作的科學(xué)工作者和工程技術(shù)人員參考。

書(shū)籍目錄

前言第1章 緒論  1.1 粒子濾波算法簡(jiǎn)介  1.2 粒子濾波算法的應(yīng)用  1.3 粒子濾波算法的特點(diǎn)與發(fā)展  參考文獻(xiàn)第2章 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)模型與估計(jì)算法  2.1 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)模型  2.2 非線性系統(tǒng)估計(jì)算法  參考文獻(xiàn)第3章 隨機(jī)采樣與粒子濾波  3.1 貝葉斯估計(jì)理論  3.2 蒙特卡羅積分  3.3 重要性采樣  3.4 序列重要性采樣  3.5 粒子匱乏與重采樣  3.6 次優(yōu)重要性采樣方法  3.7 隨機(jī)采樣濾波算法  3.8 算例仿真  參考文獻(xiàn)第4章 粒子濾波改進(jìn)算法  4.1 重采樣過(guò)程問(wèn)題  4.2 粒子匱乏問(wèn)題  4.3 計(jì)算復(fù)雜性問(wèn)題  參考文獻(xiàn)第5章 目標(biāo)定位與跟蹤  5.1 機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的非線性問(wèn)題  5.2 純角度跟蹤粒子濾波算法  5.3 雷達(dá)非高斯觀測(cè)噪聲粒子濾波跟蹤算法  5.4 閃爍噪聲下Rao—Blackwellised化粒子濾波算法  5.5 可變多目標(biāo)粒子濾波跟蹤算法  5.6 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第6章 視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤  6.1 視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題  6.2 視頻單目標(biāo)多特征融合粒子濾波跟蹤算法  6.3 概率模型視頻粒子濾波跟蹤算法  6.4 概率視頻多目標(biāo)跟蹤算法  參考文獻(xiàn)第7章 系統(tǒng)辨識(shí)與故障診斷  7.1 非線性系統(tǒng)辨識(shí)與變化檢測(cè)  7.2 系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)  7.3 評(píng)標(biāo)決策參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤在很多場(chǎng)合下都有非常重要的應(yīng)用，如視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、視頻會(huì)議、交通監(jiān)視、客流量統(tǒng)計(jì)等，是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一，與數(shù)據(jù)點(diǎn)目標(biāo)跟蹤相比，視頻目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤由于圖像背景的嘈雜、目標(biāo)的相互遮擋以及目標(biāo)表面的相似等因素變得更加復(fù)雜。視頻目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的目的是通過(guò)對(duì)傳感器拍攝到的視頻序列進(jìn)行分析，計(jì)算出目標(biāo)在每幀圖像上的二維位置，并將圖像序列中不同幀中同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)關(guān)聯(lián)起來(lái)得到各個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)完整的運(yùn)動(dòng)軌跡。目標(biāo)跟蹤的實(shí)質(zhì)是通過(guò)對(duì)圖像傳感器拍攝到的視頻序列進(jìn)行分析，計(jì)算出目標(biāo)在每幀圖像中的位置、大小和運(yùn)動(dòng)速度。其中的檢測(cè)跟蹤難點(diǎn)在于圖像是從三維空間到二維平面的投影，本身存在信息損失，而且運(yùn)動(dòng)目標(biāo)并不是一個(gè)確定不變的信號(hào)，它在跟蹤過(guò)程會(huì)發(fā)生旋轉(zhuǎn)、放縮、位移等各種復(fù)雜的變化，同時(shí)目標(biāo)自身的頻繁出現(xiàn)和消失、目標(biāo)具有相似的外表、目標(biāo)之間的相互遮擋以及光照的突然變化等，因此，開(kāi)發(fā)出能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的各種變化，精確、快速和穩(wěn)定地跟蹤視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的算法仍然是當(dāng)前努力研究的方向。

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《粒子濾波原理及其應(yīng)用》是由科學(xué)出版社出版的。

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