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1.
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。 相似文献
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反舰导弹具有飞行速度高、进入目标高度低和机动性强等特点,对反舰导弹跟踪滤波属于典型的非线性系统估计问题,对算法要求较高。粒子滤波器可以获得近似最优解,采用粒子滤波代替交互多模型跟踪算法中的扩展卡尔曼滤波,将粒子滤波与交互多模型的优点相结合,用于非线性非系统的高速高机动反舰导弹目标跟踪,比较扩展卡尔曼滤波而言,这种滤波器对不确定情况有更好的滤波性能。将这种滤波器应用到跟踪算法中,可以对非线性系统取得良好的滤波效果。Monte Carlo仿真结果表明在反舰导弹各种机动情况下跟踪滤波算法是有效的。 相似文献
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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。 相似文献
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传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。 相似文献
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针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明:所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。 相似文献
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绳慧 《军械工程学院学报》2013,(5):55-62
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. 相似文献
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针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。 相似文献
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基于贝叶斯滤波原理,介绍了粒子滤波(Particle Filter,PF)的基本思想和具体算法实现步骤。针对非高斯噪声对水下信号目标跟踪的影响,分别对符合高斯分布、韦伯分布和伽马分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,对比分析了扩展卡尔曼滤波(Extended Kaman Filter,EKF)算法和PF算法的估计精度。仿真结果表明,在非线性非高斯环境下EKF算法跟踪性能严重下降,而PF算法能继续保持较好的跟踪精度,证明PF算法在非线性非高斯系统中的有效性。 相似文献
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由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。 相似文献