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针对海上复杂环境中多运动目标跟踪问题,提出了一种融合概率图模型和粒子滤波的跟踪方法.该方法采用二元马尔可夫随机场构建多目标模型,利用势函数表示其联合概率分布,最后用变差分法和粒子滤波推理后验概率密度.通过二阶回归模型准确构建状态转移方程,以及Mean-Shift迭代加速粒子采样,提高了算法精确度和运行效率.实验表明:该方法能很好地实现海上复杂环境中的多目标实时跟踪. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 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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针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性. 相似文献
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传感器管理是信息融合技术的重要研究方向,以往的传感器管理算法主要是针对线性融合系统,现实中非线性系统更为普遍,而针对非线性融合系统的传感器管理算法研究较少。粒子滤波是目前非线性领域中应用最广的滤波算法,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。Unscented粒子滤波采用Unscented卡尔曼滤波计算提议概率密度分布,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。针对非线性系统,提出了一种基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法。首先利用Unscented粒子滤波对目标进行状态估计,求出目标的协方差;然后利用信息熵计算目标的信息增量;最后利用信息增量最大对传感器资源进行分配,并对该算法进行了仿真。 相似文献
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为改进由目标尺度变化和遮挡情况引起检测不准确的问题。提出在贝叶斯概率下,结合强分类器与超像素分割跟踪方法。利用HOG特征进行AdaBoost目标前景判别,确定搜素区域;在训练阶段,采用SLIC分割与MeanShift聚类形成超像素,计算置信值构造判别外观模型;在跟踪阶段,结合超像素特征池,生成模板直方图与置信图,候选样本采样,生成候选样本置信值,建立生成型外观模型;结合观测模型与运动模型,计算最大后验估计,确定跟踪目标。实验表明,前景判别超像素跟踪算法,能有效地解决目标尺寸变化和遮挡问题。 相似文献
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介绍了粒子滤波及随机分布的代表点理论,将统计学中的数论方法应用于粒子滤波,使用随机分布的均方差代表点,对粒子滤波中关键的初始粒子生成、重点密度采样及再采样过程给出了相应的代表点算法,得到了一个包含最少随机操作的、使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法。仿真结果表明,确定性粒子滤波算法不仅是可行的,而且其滤波性能及计算效率均有不同程度的提高。 相似文献
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本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法(GPF),并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。 相似文献
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针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明:改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。 相似文献
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针对低信噪比条件下弱目标检测跟踪问题,提出一种拟蒙特卡罗智能粒子滤波检测前跟踪算法(Quasi-Monte Carlo Intelligent Particle Filter Track Before Detect,QIPF-TBD)。首先,该算法采用拟蒙特卡罗技术改善探测空间中粒子分布的均匀性;其次,通过对更新阶段的粒子进行交叉变异等操作,提高粒子重采样之后的多样性。与同类算法的仿真分析表明,所提方法能有效改善低信噪比目标的检测概率和跟踪精度。 相似文献
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提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。 相似文献