基于粒子滤波的红外小目标跟踪方法

提出了一种基于粒子滤波的红外小目标自适应跟踪方法.首先根据红外小目标的特点,建立灰度统计直方图分布模型对目标进行描述,采用基于Bhattacharyya系数定义的距离进行相似性度量,建立目标观测模型,然后通过这个模型将粒子滤波和均值位移方法结合起来,实现对红外小目标的跟踪.实验证明,该方法能够较好地处理图像序列中由于局部遮挡所带来的影响,准确地对红外小目标进行跟踪.     

基于粒子滤波的复杂背景下的红外运动目标跟踪

粒子滤波是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术,针对目标被严重遮挡或有相似干扰等复杂背景情况下红外运动目标跟踪问题,提出了一种基于目标灰度与运动特征的粒子滤波算法。该算法将带有空间信息的灰度模型与带有灰度信息的运动模型进行融合,得到一个联合观测模型,并将其用于粒子滤波跟踪框架。与经典粒子滤波算法相比,文中算法效率略有降低,但跟踪的准确性和鲁棒性却大大增强。     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

基于观测预测粒子滤波的雷达组网目标状态估计

雷达组网系统跟踪目标时,观测数据与目标跟踪状态成严重非线性关系,难以用卡尔曼滤波最优估计方法,处理非高斯非线性系统滤波估计问题的粒子滤波算法容易产生粒子退化问题。因此,使用观测预测粒子滤波算法解决这个问题,该算法基于观测似然进行重要性采样,结合一步预测信息计算粒子权值,保证了采样粒子处于高观测似然区,并充分利用了一步预测信息。仿真验证表明,将观测预测粒子滤波算法应用于目标状态估计,避免了粒子退化,收敛快,估计精度高。     

杂波环境下红外传感器滤波算法

基于定向概率数据关联滤波(DPDAF)算法,根据红外传感器对目标方位角与俯仰角分辨率不同的特性修正了似然函数,并利用等效观测噪声协方差阵修正滤波增益的思想,构造了一种旨在提高红外传感器跟踪性能的修正定向概率数据关联滤波算法.蒙特卡洛仿真结果表明,新算法对红外目标的跟踪具有比DPDAF更好的跟踪性能.     

无序量测下的机动弱目标检测前跟踪

针对无序量测(OOSM)情况下的机动微弱目标检测与跟踪问题,提出一种基于OOSM和多模粒子滤波(OOSM-MMPF)的检测前跟踪(TBD)算法。该算法通过直接利用OOSM对粒子权重进行更新,并在此基础上对粒子集进行重采样,从而实现OOSM情况下的目标状态更新。由于充分利用了OOSM包含的信息,该算法可以有效提高机动微弱目标的正确检测概率与跟踪精度。仿真结果表明,该算法可以有效处理OOSM问题,实现对机动弱目标的有效检测和跟踪,其算法性能接近顺序量测滤波时的MMPF算法性能。     

杂波环境下机动目标跟踪算法研究

杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。     

基于多维直方图的mean shift运动目标跟踪算法

讨论了一种红外图像序列的运动目标跟踪算法.以mean shift为核心,即在连续图像序列中对比运动目标的直方图.在可见光的视频中,利用目标的颜色直方图进行跟踪.在前视红外图像序列中,直方图由像素值和高通滤波后的值共同构成.为较好地处理非线性非平稳信号,引用LMS自适应滤波可以对目标的位置做出合理的估计,以维持对目标的正常的检测跟踪.     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

基于箱粒子滤波的再入弹道目标跟踪

弹道目标在再入段运动方式的不确定性和复杂性导致了跟踪问题呈现非线性、不精确性。为此,引入一种"广义粒子滤波"算法——箱粒子滤波算法对再入段的弹道目标进行跟踪。该算法有别于传统点量测和误差统计模型,采用基于区间分析的箱粒子来处理这类不精确性,更加符合实际系统的工作情况,且克服了粒子滤波因需大量粒子拟合带来的实时性差的问题。仿真实验将新算法与粒子滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行了对比。仿真结果表明,在确保了跟踪精度的前提下,新算法计算效率更高,是个很有效的跟踪再入目标的非线性滤波算法。     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.     

一种基于BLUE的弹道目标跟踪滤波器

弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。     

一种改进的Mean-shift目标跟踪算法

提出了一种利用多帧图像中目标区域颜色直方图特征信息的Mean-shift目标跟踪算法,该算法以Mean-shift为核心,在对目标模板建立特征模型时,不仅考虑了前一帧的目标区域的颜色直方图,而且将前数帧中目标区域的颜色直方图通过加权一起考虑,从而提高了跟踪的稳定性。     

基于分治采样粒子滤波的三维跟踪算法

粒子滤波在处理三维机动目标跟踪问题时,粒子点难以均匀覆盖目标状态空间,较低的样本多样性和算法冗余直接影响跟踪性能。针对该问题提出一种基于分治采样粒子滤波的跟踪算法,算法通过划分独立的状态子空间,使随机样本在各子空间内单独抽样,对目标机动实现降维处理,提高跟踪性能。仿真实验表明,相对于标准粒子滤波,该算法有效提高了样本多样性,具有更好的跟踪性能,对复杂机动状况适应性更强。     

红外传感器目标跟踪算法

对红外传感器目标跟踪进行了系统的阐述 ,包括航迹起始、已知目标强度分布模型时的红外目标跟踪 ,对目标质心伪测量的红外目标跟踪 ,基于质心及质心偏移测量的红外目标跟踪 ,红外传感器的目标机动检测、利用图像分割和目标特征的红外目标跟踪 ,图像相关算法和 Kalman滤波的红外目标跟踪 ,简化充分统计量的红外目标跟踪 ,修正球坐标系 (MSC)的红外目标跟踪、利用主客观知识的红外跟踪 ,红外传感器的微弱信号检测与跟踪以及红外传感器检测 -跟踪的联合优化等研究具有一定的参考意义     

磁性目标跟踪的后验克拉美罗下限分析与计算

为了求解磁性目标跟踪问题的后验克拉美罗下限(PCRB),提出了PCRB-GMSPPF算法。该算法利用高斯混合采样粒子滤波算法对目标状态的真实后验概率密度分布进行抽样,再通过蒙特卡洛积分法迭代求解每个观测时刻的Fisher信息矩阵,进而得出目标状态估计的PCRB;克服了基于PF算法求解PCRB过程中由于粒子退化和贫化问题造成不能从后验概率分布中正确抽样的缺点;在建立磁性目标跟踪的状态模型和观测模型的基础上进行仿真分析,将求解出的PCRB与采用GMSPPF及PF算法进行跟踪的均方根误差做对比,验证所提的PCRB-GMSPPF算法的有效性,结果表明:针对磁性目标跟踪问题,PCRB-GMSPPF算法较PCRB-PF算法具有更好的准确性,并可用于一般的非线性模型跟踪误差下限分析。     

非线性目标跟踪滤波算法的比较研究

针对不同的非线性目标跟踪滤波算法在性能上存在较大差异的问题,展开了5种非线性滤波算法的比较分析研究,通过分析不同滤波框架下非线性目标跟踪性能,阐述了算法理论中的关键异同点.通过仿真实验和跑车试验,比较了基于Kalman框架下非线性滤波算法和基于Monte Carlo贝叶斯估计的粒子滤波在估计精度、计算量等方面的优劣性.实验结果表明,在复杂的非线性环境中,粒子滤波相对于其他4种滤波器滤波精度更高,但计算复杂耗时长,该结果可为非线性目标跟踪滤波算法的选取提供有益的参考.     

自适应采样数粒子滤波算法

基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法,在定义综合性能风险函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式,使得在跟踪过程中,可以根据目标的机动情况在线调节粒子数,以使跟踪性能达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验,结果表明,自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法,跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.7倍。     

异类传感器信息融合的分布式滤波算法

基于联邦滤波算法,对雷达/红外双模导引头数据融合算法进行了研究,给出了基于雷达/红外双模导引头跟踪系统的结构及算法模型.针对典型工作状况参数,对匀速、匀加速、机动等目标运动状态进行了蒙特卡罗追踪仿真.仿真结果表明:基于联邦滤波的分布式融合跟踪算法,对各种目标运动状态下的位置、速度跟踪精度和抗干扰能力都相对于雷达单模跟踪的较好.     

临近空间高超声速目标跟踪IMMCPF算法

临近空间高超声速目标具有机动特性强、轨迹变化快、强非线性等特点,在目标跟踪的过程中,易出现跟踪精度降低、滤波发散的问题。针对该问题,提出了一种交互式多模型容积粒子滤波算法。使用交互式多模型算法来对临近空间高超声速目标进行跟踪,使用容积粒子滤波算法对目标进行滤波预测。仿真结果表明,该算法跟踪性能优于交互式多模型卡尔曼滤波算法和交互式多模型粒子滤波算法,对临近空间高超声速目标有更好的跟踪效果。