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粒子群优化算法（PSO）是基于群体的演化算法，本质上是一种随机搜索算法，并能以较大概率收敛到全局最优。本文针对欠驱动Acrobot机械臂系统，利用模糊控制原理设计平衡控制器，运用粒子群算法对模糊控制器
粒子滤波技术通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法实现递推贝叶斯滤波，适用于非线性目标运动模型、非高斯噪声的目标跟踪。在实际应用中，初始粒子选取的精度对滤波效果往往会造成很大的影响；本文将竞争策略应用
·摘 要:针对纯方位被动目标跟踪中粒子滤波算法固有的计算复杂性问题,提出了一种基于小波变换的粒子滤波算法（WMPF）.对粒子权重进行小波多分辨率分解,通过设定阈值对高通部分的粒子权重进行滤波,再根据重构后的粒子权重去掉重复粒子,生成新的粒子...
· 摘要： 粒子滤波算法适合于处理非线性非高斯问题.但是粒子滤波算法比较复杂,实时性差.以提高粒子滤波算法的运行速度和节省存储空间为目的对现有的粒子滤波算法进行了一些改进,以二维纯方位目标追踪为例,在TI公司的TMS3...
资料->【B】电子技术->【B3】传感测量->【1】传感检测->【滤波】->卡尔曼滤波->IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法.pdf