《大規模被動感測器系統的並行粒子濾波理論與算法研究》是依託深圳大學，由李良群擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：大規模被動感測器系統的並行粒子濾波理論與算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：李良群
- 依託單位：深圳大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目以大規模被動感測器系統中大規模、非線性、非高斯觀測數據的處理需求為基本背景，探索以並行高精度為目標的並行粒子濾波理論和算法，使之基本滿足大規模被動感測器系統中非線性濾波理論和套用的需要。 針對大規模大間隔觀測數據的濾波處理問題，研究目標特性與並行結構模型的結合，建立融合目標特性的大規模被動感測器系統的並行粒子濾波理論；結合Gauss-Hermite積分規則和模糊數學原理，研究非周期大間隔情況下的重要性密度函式的構建、免重採樣的非線性近似、先驗不足條件下粒子權值的計算等問題，提出基於Gauss-Hermite積分的免重採樣並行模糊積分粒子濾波算法；為解決非線性非高斯觀測數據的濾波處理問題，研究利用高斯和方法近似非高斯噪聲，提出適用於非線性非高斯環境的並行模糊高斯和粒子濾波算法。研究成果不僅可以解決大規模被動感測器系統的非線性濾波問題，而且可以推廣到其它非線性濾波領域和目標跟蹤領域。
結題摘要
本項目對大規模被動感測器系統中大規模、非線性、非高斯觀測數據的處理進行了深入研究,提出了一系列可行的粒子濾波方法和並行粒子濾波方法，涉及工作主要包括以下三個方面：1、建立了適合大規模被動感測器系統的並行粒子濾波理論，以及大間隔數據環境重要性密度函式構建理論；2、研究了大規模被動感測器系統基於Gauss-Hermite積分的粒子濾波方法，提出一種基於Gauss-Hermite積分模糊積分粒子濾波算法（FQPF）、一種基於模糊積分粒子濾波的被動目標跟蹤方法、一種大規模被動感測器系統模糊高斯和積分粒子濾波器和一種並行模糊高斯和粒子濾波方法和被動目標跟蹤方法。3、針對大規模被動感測器系統環境融入目標特性的輔助粒子濾波方法，提出了能夠有效融入目標特性的基於Gauss-Hermite的輔助積分粒子濾波器和一種輔助截斷粒子濾波算法及純方位機動目標跟蹤方法；4、針對大規模被動感測器系統中的數據關聯和機動目標跟蹤方法，提出多種被動目標跟蹤和數據關聯算法。研究成果不僅可以解決大規模被動感測器系統的非線性、非高斯觀測數據的濾波問題，而且可以推廣到其它非線性非高斯濾波領域。
