粒子滤波在复杂系统模型辨识与状态估计中的应用研究

项目名称： 粒子滤波在复杂系统模型辨识与状态估计中的应用研究

项目编号： No.60972119

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘先省

作者单位： 河南大学

项目金额： 33万元

中文摘要： 伴随着对复杂系统认识的不断深化，以及估计和控制任务要求的日益提高，使得对复杂系统的估计越来越不能回避多模、多尺度、不确定、高维数、非线性、非高斯及分布式等问题。本项目拟从粒子滤波器的基本原理入手，结合智能优化类算法中"个体进化"和"物种进化"的思想，在提升采样粒子效率的前提下实现重采样后粒子多样性的改善，研究基于智能优化采样的粒子滤波器；拟从量测信息平滑反演的思想实现当前时刻采样粒子的优化，研究提议分布优化的粒子滤波器；拟从信息融合的角度入手，充分挖掘和提取粒子间的冗余和互补信息，研究粒子权重鲁棒评价的粒子滤波器；拟考虑到卡尔曼滤波和粒子滤波两种不同预测更新机理有机结合的可行性，进而实现当前量测信息的充分利用，研究多模式粒子滤波器；以机动多目标跟踪系统为具体应用背景，分析其中多模式、非线性、非高斯、高维数及分布式等具体特征，优化算法设计，探索粒子滤波器的有效实现，并进行算法验证。

中文关键词： 粒子滤波；模型辨识；状态估计；机动目标跟踪；

英文摘要：

英文关键词： particle filter；identification model；state estimation；maneuvering target tracking；