粒子滤波(pf)、Mean Shift算法、KLT算法 都是传统的目标跟踪算法。 粒子滤波算法(Particle Filter),也称为蒙特卡洛滤波算法,是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波算法,用于在非线性系统中进行状态估计和目标跟踪。 粒子滤波算法的基本思想是通过一组随机采样的粒子来近似表示系统的后验概率分布。每个粒子代表了系统的一个...
PF算法基于一种随机采样的思想,通过对系统状态进行一系列粒子的采样,再通过对这些粒子的权重进行重要性重采样,最终获得对状态估计的准确性更高的结果。 在PF算法中,粒子的数量决定了滤波算法的精度,粒子越多,估计结果越准确,但也会增加计算复杂度。因此,在实际应用中需要根据实际情况灵活选择粒子数量。 作为一种高效...
这个算法存在两个主要局限。当用户移动速度超过每小时60公里时,信道变化速度超出算法跟踪能力。这时需要调大遗忘因子,让系统更快遗忘旧数据。另一个问题是静态用户可能长期占用资源,某运营商在居民区测试时发现,固定位置的智能电表设备挤占了手机用户的资源,后来通过设置设备专用调度队列解决。 优化方向集中在动态参数调整...
粒子滤波 PF(Particle filter)算法 原文链接 粒子滤波器方法通常用于视觉跟踪。从统计角度来看,它是一种顺序蒙特卡罗重要抽样方法,用于根据观测序列估计动态系统的潜状态变量。 粒子滤波步骤: 初始状态:用大量粒子模拟X(t),粒子在空间内均匀分布; 预测阶段:根据状态转移方程,每一个粒子得到一个预测粒子; 校正阶段:对预...
UPF (Unscented Particle Filter): 无迹粒子滤波算法结合了UKF和PF的优点,使用UKF中的sigma点来生成和更新粒子,这样不仅保留了粒子滤波对非线性、非高斯问题的良好适应性,同时通过无迹变换提高了粒子的有效性和采样效率,减少了粒子退化现象。 应用研究:
PF比例公平调度的算法实现 python 比例公平调度器 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html http://han-zw.iteye.com/blog/2322189(转载其部分内容) 1.介绍2.队列分层 3.配置 3.1配置yarn-site.xml
综上所述,EKF、UKF和PF是三种常用的非线性滤波算法。EKF适用于高斯噪声条件下的非线性问题,但对系统模型准确性要求高。UKF适用于一般的非线性问题,但计算开销较大。PF适用于非线性和非高斯噪声条件下的问题,并具有较好的鲁棒性,但在计算开销方面具有一定的挑战。在实际应用中,我们应根据具体问题的性质和要求选择合适...
PF记分算法复习内容解析课件 . 卡特尔16种人格因素问卷 16PF 卡特尔16种人格因素问卷 . 16 编制:美国伊利诺伊州立大学及能力测验研究所R.B.卡特尔 (RaymondB.Cattell)编制,是因素分析法编制问卷的典范 构成:16个人格因素代表着16种根源特质,主要涉及的是气 ...
Rao-Blackwellized粒子滤波则将状态空间分解,对线性部分采用卡尔曼滤波,非线性部分使用粒子滤波,某水下机器人定位实验证明,该方法用200个粒子即可达到标准PF算法1000个粒子的精度水平。 发展趋势显示,粒子滤波正朝着智能化、自适应化方向发展。基于强化学习的重采样策略选择机制,可根据系统动态特性自动切换采样方法。量子...