【滤波跟踪】基于北方苍鹰和粒子群算法优化粒子滤波器实现目标滤波跟踪附matlab代码

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⛄ 内容介绍

传统粒子滤波算法中在重要性采样部分存在采样粒子位置不精确的问题,可用粒子群优化算法优化,.仿真结果表明,经过北方苍鹰和粒子群算法可有效提高粒子滤波算法的准确性,使跟踪误差减小.

⛄ 部分代码

function main

rand('seed',3);

randn('seed',6);

T=50;

R=1e-5;

P=1;%观测误差

Q=0.01;%预测误差

X=zeros(1,T);

Z=zeros(1,T);

X(1)=1;

Z(1)=1;

%基本粒子滤波设置

N=50;

Xpf=zeros(1,T);

Xpfset=ones(T,N);

Tpf=zeros(1,T);

% 

% %PSOPF

Xpsopf=zeros(1,T);

Xpsopfset=ones(T,N);

Tpsopf=zeros(1,T);

%NGOPF

Xngopf=zeros(1,T);

Xngopfset=ones(T,N);

Tngopf=zeros(1,T);

%模拟运行

for t=2:T

X(t)=feval('ffun',X(t-1),t,Q);

Z(t)=feval('hfun',X(t),P);

% %PF

tic

[Xpf(t),Xpfset(t,:)]=pf(Xpfset(t-1,:),Z(t),N,t,R,P,Q);

Tpf(t)=toc;

% %PSOPF

tic

[Xpsopf(t),Xpsopfset(t,:)]=pso_pf(Xpsopfset(t-1,:),Z(t),N,t,R,P,Q);

Tpsopf(t)=toc;

%NGOPF

tic

[Xngopf(t),Xngopfset(t,:)]=ngo_pf(Xngopfset(t-1,:),Z(t),N,t,R,P,Q);

%[Xngopf(t),Xngopfset(t,:)]=ngo_pf1(Xngopfset(t-1,:),Z(t),N,t,R,P,Q);

Tngopf(t)=toc;

end;

ErrorPf=abs(Xpf-X);

ErrorPsoPf=abs(Xpsopf-X);

ErrorNgoPf=abs(Xngopf-X);

%picture

figure

hold on;

box on;

p1=plot(1:T,X,'-k.','LineWidth',1);

p2=plot(1:T,Xpf,'-ro','LineWidth',1);

p3=plot(1:T,Xpsopf,'-bx','LineWidth',1);

p4=plot(1:T,Xngopf,'-gd','LineWidth',1);

legend([p1,p2,p3,p4],'真实状态','PF估计','PSO估计','NGO估计')

xlabel('Time','fontsize',10) 

title('Filter estmates (posterior means) vs. ture state','fontsize',10)

%偏差比较

figure

hold on;

box on;

p1=plot(1:T,ErrorPf,'-ro','LineWidth',1);

p2=plot(1:T,ErrorPsoPf,'-bx','LineWidth',1);

p3=plot(1:T,ErrorNgoPf,'-gd','LineWidth',1);

legend([p1,p2,p3],'PF偏差','PSO偏差','NGO偏差')

%算法Time比较图

figure

hold on;

box on;

p1=plot(1:T,Tpf,'-ro','LineWidth',1);

p2=plot(1:T,Tpsopf,'-bx','LineWidth',1);

p3=plot(1:T,Tngopf,'-gd','LineWidth',1);

legend([p1,p2,p3],'PF时间','PSOPF时间','NGOPF时间')

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王俊鹏, 侯小毛. 基于优化粒子滤波器的体育视频目标跟踪算法设计(英文)[J]. 机床与液压, 2018.

[2]周奇. 基于改进粒子滤波的人脸跟踪算法的研究[D]. 重庆大学, 2011.

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