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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鲁棒控制——LMI处理方法
俞立老师的经典书籍——《鲁棒控制——基于线性矩阵不等式的处理方法》振动论坛鲁棒控制—线性矩阵不等式处理方法俞著清华大学出版社振动论坛(京)新登字158号内容简介木书结合作者的研究工作,详细介绍了基于线性矩阵不等式的不确定系统食棒控制的概念、理论及设计方法。主要为謇括日前应用广泛的线性矩阵不等式的概念、理论、算法及相关软件:基于线性矩阵不等式处理方法的线性时不变系统性能分析和缤合方法:重点介绍了不确定系统的模型、曹棒性能分妡、鲁棒砂以H控制、LM区域及相应的区域极点配置方法,绪合二次型性能指标的保性能控制、鲁榨方差控制对将系统的分析与鲁棒控制器设计、不确定系统的鲁滤波问题及鲁棒滤波器设计本书反映了近年来鲁棒控制领域中的最新研究成果,系统介纲了线性矩阵不等式这一有效工具,它在应用中的典型处理方法及 MATLAB软件中的LMI具箱,本书可作为从事自动控制工作的科研员、工技术人员以及高等院校自动化及其他相关专业教师高年级学生和研究生的参老用书版权所有,翻印必究本书封面貼有清华大学出版杜激光防伪标签,无标签者不得销售。书名:鲁棒控制—线性矩阵不等式处理方法作者:俞立著出版者:清华大学出版社(北京清华大学学研大厦,的编100084)http://www.lup,lsingt:ua.educn费任编辑:朱英彪印刷者:北京通州区大中印刷发行者:新华书店总店北京发行所开本;787×10921:16即张;17.75字数:403千字版次:202年12月第1版20年12月第1次印刷书号:ISEN730245854-7/O·269印数:0001~400定价:26.00元振动论坛前言在实际工业控制牛,各种工业牛产过程、生产设备以及其他众多的被控对象,其动态牿性一般鄱难以用精确的数学模型来描述。有时即使能获得被控对象的精确数学模型,但白于过于短杂,使得难以对其进行有效的掉制性能分析和综合,因此必须进行适当的简化。另一方面,难着生产过程中主作条件和环境的变化,控制系统中元器件的老化或损坏,被控对象本身的特性也会随之发生变化。所有这些因素使得描述被控对象的数学模型和实际对象之间不可避免地具有误差。因此,在工程实践中,釆用基于精确数学模型的现代控制理论方法所设计的控制系统往往难以具有所期望的性能,甚至连系统的稳定性都难以得到保证。鲁棒控制理论结合系统模型参数不确定性和外部找动不确定性的考虑,研究系统的鲁棒性能分析和综合问题,弥衤了现代控制理论需要对象精确数学模型的缺陷,使得系统的分析和综合方法加有效、实用棒挖制自提出以来,很快受到了人们的广泛重视和研究,取得了一系列的研究结果和方法,并在一些工程领域中获得了成功的应用。特别地,随着线性短阵不等式及求解凸优化问题的内点法的提出,为许多控制问题的分析和求解提供了有效工具。 MATLAB软件中线性矩阵不等式工具箱的推出使得各种线性矩阵不等式问题的求解旻加方便、直接从而,进一步推动了线性矩阵不等式处理方法在系统和控制领域中的应用。本书系统介绍了线性矩阵不等式的概念、性质、求解线性矩阵不等式相关问题的算法以及 MATLAB软件中的线性矩阵不等式工具箱。结合作者的研究工作,介绍了基丁线性矩阵不等式的鲁棒控制性能分析和综合方法,并指出了一些在系统和控制中有广泛应用价值的线性矩阵不等式典型处理方法。作者努力将售棒控制的最新研究成果和方法反映存本书中,但限于篇幅,书中所包含的内容仅仅是鲁棒控制研究成果的很少-部分。振于作者的水平,书中不妥和错误之处在所难免,恳请广大读者批评指正本书中介绍的作者研究工作及本书的撰写得到了国家然科学基金和教育部高校优秀青年教帅教学科研奖励计划的资助,在此表示衷心的感谢。作者02年5月杭州振动论坛目录第1章引言…第2章线性矩阵不等式……621线性矩阵不等式的表示式口·■■■甲↓郾■■.■看■■bL■2Ll1线性矩阵不等式的般表示2l2可转化成线性矩阵不等式表小的问题213复线性矩阵不等式的处理…10214非严格线性矩阵不等式22一堂标准的线性矩阵不等式间题23求解线性矩阵不等式问题的算法23.1椭球法…Isn15232内点法↓乐24关于矩阵不等式的一些结论1824.1矩阵变量的消去法1T·平P1t幽山I82.4.2 S-procedureP甲■20第3章系统性能分析.连续时间系纷…2331.1系统增益指标∴233,12H性能甲日唱·■唱日4自·日血即141■4b1293.13H性能3132离散时间系统1鲁日日司即■命b命即■■■■■着■■■着L=,341第4章控制系统综合.4.1F控制4.l.1状态反馈H控制…d?■■424.],2输出反馈Hx控制■p即42H2控制43H2H控制平1■十■昏■b■m■■■4■qp6144设计示例64第5章不确定系统的分析与综合685]不确定模型68振动论坛會棒控制——一线性矩阵不等式处理方法511不确定状态空闻模型68512不确定线性分式模型■p■b血d卩■b■52鲁棒稳定性分忻P‘■■日音牛114a日4521二次稳定性522仿射二次稳定性I"P}4Pbb4b4}·53鲁棒性能分析.…■■昏■昏1山■d■晶t■■p聊8354鲁棒F2H控制■■■山昏晉昏晋■+口■口■口6541问题的描述和准备…86542H2H整制器设计91第6章区域极点配置1亠山品品61LMI区域9761.】LM区域的描述…,-11111976,2D-稳定性分析…〓P■■■■■■■■■■10062具有闭坏k域极点约束状态反馈控制器设计0463鲁棒D-稳定性分析日日日语■山■,1763无结构不确定性1963.2结构不确定性111464输出反馈控制器设计,第7章保性能控制1227】连续系统的保性能控制…··■■晶■上h香≠p甲日目甲日唱黑L聊■12272离散系统的保性能掉制.12了73其有闭环极点约束的保性能挡制131731鲁棒性能分析…132732二次D保性能控制器设计看自;血自自血即血日昏■是■如4135第B章鲁棒方差控制1418I连续系统的鲁棒方差控制.■d昏【山■血晶b14181.Ⅰ系统性能分析1418L.2状态反馈控制器设计14813输出反愤控制器设计14682离散系统的鲁棒方差控制152第9章时滞系统的分析和综合15891时滞系统的稳定性…15891.1时滞独立的稳定性条件……,1599.1.2时滞依赖的稳定性条件,+--114141609.1.3 Lurie时滞系统的稳定性分析T宁宁·自血日甲自自要振动论坛自录92时滞系统的鲁棒稳定性分析16992.!时滞独立的鲁棒稳定性条件P·q甲,甲■15992.2时滞依赖的鲁棒稳定性条件17493不确定滞系统的保性能控制.■■■■793.1鲁棒性能分析I789.32状态反馈俣性能控制器设计,4.4.418393.3输出反馈俣性能控制器设计1869.34不确定离散时滞系统的保性能控制I9394时滞系统的玨控制941时滞系统的性能分析,…199942H控制器设计943不确定离散时滞系统的鲁棒H控制207第10章寯波器设计213101B滤波器设计2I310.2FH滤波器设计2l9第11章大系统射分散控制22311时滞系统的分散稳定化控制22311,2离散关联系统的分散保性能控制229l1,21保性能分析■■■山■↓山 -r.E= PPE+■▲画2291121分散保性能控制器设计234附录ALM工具箱介绍■L■■■an·■■甲口■看■■口■山241A.F线性矩阵不等式及相关术语……24LA.2线性矩阵不等式的确定■■■■昏昏斷■+d山夏旷aaa■_画d■242A.3信息提取2499A4绒性矩阵不等式求解器■■■■■■日■司罾■严早■■■吾-■山■山m矿画maaa250A.5结果验证…258A6修改一个线性矩阵不等式系统A.7一些进一步的功能261A.8系统棋型描述…,267参考文献270振动论坛第1章引言自20世纪5年代末现代控制理论誕生以米,控制理论得到了飞速的发展,并在20世纪60年代然航天领域中得到成功的应用。但是,现代控制理论在随后的工业应用中却遇到了很大的困难。我们知道,现代控制理论的许多结果都是基于对象的一个数学模型,根据系统的性能要求,通过刈被控对象的数学模型进行分析来设计系统的控制律,进而将所得到的控制律应用于被控对象来保证闭环系统貝有所期望的性能。显然,当对象模型不能精地描述被控对象或在系统运行过程中模型和实际对象产生侃离时,基于这栟的模型设计的控制系统很难保证具有所期望的性能要求实际上,对于复杂物理系统的模型,存在以下两个问题描述物理系统的解析模型很难,甚至不可能精确地刻画,因此为了便于处理,不得不筒化模刑:2.一个模型,无论多么详细,都不可能是物理系统的一个濤确表示。因此,模型存在本质的不精确性。建模中的以上两个方面称为模型的不确定性。对于一个复杂系统,为了得到一个较为简单的模型,一种处珄方法是将其分解线性部分和非线性部分的组合,进而用一个更空易处理和分析的对象来替代这个非线性邺分,达到简化原文复杂系统棋型的目的考虑由以下非线性微分方程描述的复杂动态系统x=f(x, m)H(x, u)初始条件是x(0),x()、y()和()是向量值函数,∫和h是光滑的向量值函数。在特殊的运行点附近,可以将系统(1.)分解成一个线性部分和一个线性部分的组合特别地,可以在原点x,)=(0,0处进行这样的分解。定义系统Ax t Bu+gtr, Wv=Cx+IH+rx, uj其中:A、B、C和D是系统(11)的一个线性化近似g(x,叫)=f(x,)-Ax-Br(, u)-hr, u)-Cx-Du显然,这样定义的系统(1.2)和系统(1:)是等价的。因此,它们之间存在-—对应的关系。得到这样的等价系统的一种方式是将函数∫和h在原点处线性化,可得Cl(x.)=(0.0)x,)=(0,Q)0.0Ca(x,)=()振动论坛鲁棒控制——线性矩阵不等式处理方浊进一步可以将方程(12)受成以下等价的形式:x= Ar I Bu I wL1.3y=cx+Da+脚2(14)(w1,w2}=(g(x,L),r(x,)(1.5设G是宙(1.3)~(1.4)式确定的映射;对给定的初始条作x(0),門2,)以(x环,y)。Ω是由(1.5)式确定的映射:(x,n)卜(1,2)。因此,〈1.3(1〕式描述的系统可以用图11来表示图11系统分解容易看到,G是系统的线性部分,Q是静杰的非线性映射。这样就将系统的非线性部分分离出来,归入到映射g中,非线性部分和线性部分通过反馈关联联系起来更一般地,我们用这样的方法不仅可以处理系统的非线性特性,而且也可以处理系统的某些动态特性。考虑由以下方程组描述的系练f2(x1,x2(1y=H(x1,x2,采用前面系统分解思想,对系统(16)中的方程x=f(x1,x2,4)卩=(x,x2进行分解,并得到:=团x+B+8(x2f2(x1,x2,a)(1.)卩=C1x+D4+r(x,x2,a)进步,系统(17)中的方程等价于以下的线性方程:x=A1x1+BM+即8y=C,+Du+M其中,w2}=(g1(x,x2,),P(x,x2,Bm)x2=f1(x,x2,x)(1,9)设G是由方程(18)描述的线性系统;(w3,2,(x,,y),是由(9)式描述的系统:(x1,4)"(m,m2)。对这样定义的G和Q,图1也同样描述了系统(1.6)。
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