先介绍概念:来自百科 粒子滤波指:通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数,再用样本均值代替积分运算,进而获得系统状态的最小方差估计的过程,波动最小,这些样本被形象的称为"粒子",故而叫粒子滤波.  粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods),它是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上.其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布,是一种顺序重要性采样法(Sequ…

目录 论文来源 摘要 基本概念 1.时变信道 2.粒子滤波 3.高斯粒子滤波 4.辅助粒子滤波 比较 借鉴之处 论文来源 International Conference on Communication and Signal Processing, April 4-6, 2019, India,Gargi Rajam, P. Sandeeptha and Sudheesh P 摘要 无线通信系统是从一个设备到另一个设备的传输介质.由于多径和多普勒频移,无误差传播变得不可能被实现.信道估计作为一…

Video来源地址 一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西,每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去.一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波.从代码入手,一下子就明白了粒子滤波的原理.根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter),粒子滤波其实有很多变种,Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种,Sampling Impor…

一.背景 与卡曼滤波不同的是,粒子滤波假设隐变量之间(隐变量与观测变量之间)是非线性的,并且不满足高斯分布,可以是任意的关系. 求解的还是和卡曼滤波一样,但由于分布不明确,所以需要用采样的方法求解. 二.重要性采样(importance sampling & SIS) 重要性采样(IS)需要计算p(zt|x1,...,t), t与t-1之间没有递推关系,不易求解 为此引入SIS,转换成求解p(z1,...t|x1,...t),且能够推出递推关系,方便求解 三.重采样Basic Particle…

1)初始化阶段-提取跟踪目标特征 该阶段要人工指定跟踪目标,程序计算跟踪目标的特征,比如可以采用目标的颜色特征.具体到Rob Hess的代码,开始时需要人工用鼠标拖动出一个跟踪区域,然后程序自动计算该区域色调(Hue)空间的直方图,即为目标的特征.直方图可以用一个向量来表示,所以目标特征就是一个N*1的向量V. 2)搜索阶段-放狗 好,我们已经掌握了目标的特征,下面放出很多条狗,去搜索目标对象,这里的狗就是粒子particle.狗有很多种放法.比如,a)均匀的放:即在整个图像平面均匀的撒粒子(u…

粒子滤波用于跟踪,参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/18/2404817.html http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/45535423…

MathWorks从MATLAB 2015a开始推出与ROS集成的Robotics System Toolbox(机器人系统工具箱),它为自主移动机器人的研发提供现成的算法和硬件接口. 粒子滤波基本流程 A particle filter is a recursive, Bayesian state estimator that uses discrete particles to approximate the posterior distribution of the estimated s…

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的…

粒子滤波的理论实在是太美妙了,用一组不同权重的随机状态来逼近复杂的概率密度函数.其再非线性.非高斯系统中具有优良的特性.opencv给出了一个实现,但是没有给出范例,学习过程中发现网络上也找不到.learning opencv一书中有介绍,但距离直接使用还是有些距离.在经过一番坎坷后,终于可以用了,希望对你有帮助. 本文中给出的例子跟 我的另一篇博文是同一个应用例子,都是对二维坐标进行平滑.预测 使用方法: 1.创建并初始化 const int stateNum=4;//状态数 const in…

Kalman Filter Cons: Kalman filtering is inadequate because it is based on the unimodal Gaussian distribution assumption, and it can't represent simultaneous alternative hypotheses. It works relatively poorly in clutter which causes the density to be…