水下目标跟踪粒子滤波算法性能分析

粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)在非线性状态估计方面表现出更好的性能.分析了PF、EPF、UPF 3种算法,UPF的估计状态依赖于测量值,对历史模型信息的敏感度较低,并避免了雅可比矩阵的计算,比EPF更容易进行模型设计;EPF在计算上虽然高效,但跟踪效果不稳定.以AUV水下三维目标跟踪为...     

融合地理信息的粒子滤波被动跟踪算法

在粒子滤波机动目标跟踪中,为避免粒子集退化现象,通常采取大量的初始粒子数,因而带来了运算量大、跟踪精度低的问题。融合目标舰可能的航线及地理位置先验信息,将约束条件加入到粒子更新迭代中,对粒子的分布和权值进行调整。通过仿真对比加入约束前后算法的跟踪性能,可以看出融合地理信息后,较好地解决了粒子滤波计算量大的难题,提高了纯方位跟踪定位的精度。     

基于迭代卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法研究

粒子滤波在基于图像序列的目标跟踪中获得了广泛应用．针对其计算量较大的问题,提出一种迭代卡尔曼粒子滤波算法,将非线性跟踪问题分解为线性子结构的全局状态空间模型和非线性子结构的局部状态空间模型,利用粒子滤波在卡尔曼滤波估计值的局部范围内搜索目标,逼近真实目标状态．将实验结果与粒子滤波进行比较,结果表明,迭代卡尔曼粒子滤波减少了粒子数,降低了计算量,能够对高机动目标进行实时稳定的跟踪．     

基于粒子滤波的目标跟踪抗野值算法

运用粒子滤波对目标位置进行跟踪时,测量数据的异常突变点、目标的机动转弯、粒子数量的制约和重要性密度函数的优劣都会导致估计误差较大的野值出现,这将严重影响雷达对目标的跟踪精度。现有的野值剔除方法在目标发生机动时,都存在误剔率较高的问题。针对这个问题,采用莱特准则与机动门限准则相结合的方法,提出了不确定观测点的概念,设计了一种适用于机动目标的抗野值粒子滤波算法。仿真结果表明,该方法能较好地检测和更新野值,降低跟踪误差,提高跟踪精度。     

基于粒子滤波的无人机协同跟踪算法

针对无人机群协同跟踪移动目标问题展开研究.由于传感器测量精度的有限性,采用多架无人机合作来获得多个测量值,再根据数据融合的方法获得较精确的测量值;建立了移动目标的模型,结合测量值应用粒子滤波算法来预测目标的状态.仿真结果表明了该算法能使无人机获得较好的跟踪效果.     

粒子滤波的重采样方法

粒子滤波是基于递推的Monte Carlo仿真方法的总称,原则上可用于任意非线性、非高斯随机系统的状态估计.但粒子的退化现象是粒子滤波器的最大缺陷,减轻这一现象影响的方法之一就是对粒子进行重采样.阐述了几种重要的重采样算法及其改进策略,并对其进行总结与展望.     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

基于分层核粒子滤波的快速运动目标跟踪

针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。     

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。     

非均匀杂波环境中基于粒子滤波的无参目标跟踪算法

目标跟踪算法通常包含对参数杂波密度的测量,该杂波密度通常是不均匀的。目前的无参目标跟踪一般是先假设一个先验未知的杂波密度,假设它均匀分布在一个选好的门限内。这和一个包含强杂波密度、多扫描的目标跟踪算法的选通门限有很大的不同。基于此,提出了一个替代杂波密度估计的无参目标跟踪方法,该算法不假设该杂波在选择的门限内。而是建立在对已测杂波密度估计的基础上,重要的是该估计是在后验目标的轨道更新以前就被估计过,即它是针对杂波密度逆向测量的修正估计。仿真结果表明:该算法在强密度非均匀杂波环境中的有效性。     

基于Cubature粒子滤波检测前跟踪方法

为了改善低信噪比条件下弱目标的检测实时性与跟踪精度,提出了基于Cubature粒子滤波检测前跟踪方法。该方法直接使用原始传感器数据,使用Cubature卡尔曼滤波构造粒子滤波的重要性建议函数来估计目标的运动状态,充分利用了系统的状态模型以及加入了新的观测信息。仿真实验表明,该算法对低信噪比条件下雷达弱目标具有良好的实时检测和跟踪性能。     

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。     

改进强跟踪粒子滤波及其在紧组合导航中的应用

如何提高粒子滤波中采样效率和算法对突变状态的跟踪能力,是粒子滤波算法研究和应用中的重点.将强跟踪滤波算法与粒子滤波算法相结合,提出了改进强跟踪粒子滤波(Improved Strong Tracking Particle Filter,ISTPF)算法,该算法通过强跟踪滤波生成一个修正项,并以此修正粒子滤波中的粒子样本,...     

压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

一种改进的SIR粒子滤波方法

SIR粒子滤波算法在重采样无法进行时可能失效,详细分析了算法失效的原因,并针对此问题提出了基于PSO的改进方法,该方法利用PSO的智能寻优机制引导重要性抽样的粒子移向高似然区,从而确保重采样过程的顺利进行。仿真试验表明,提出的改进方法可以有效解决SIR算法因重采样无法进行而导致的失效问题。     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

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。     

基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法

针对弱目标检测跟踪问题,提出了基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法。该算法通过对粒子的状态进行时间和空间递推,将雷达对于目标位于不同时刻的回波幅值映射到同一个粒子的权重中,从而通过对粒子状态及权重的融合,将多雷达的回波幅值信息进行融合,并在此基础上实现对目标的检测跟踪,获得目标航迹。仿真试验结果表明,与单雷达效果相比,所提算法能够有效提高目标跟踪精度和目标正确发现概率。     

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。