复合K噪声下机动目标跟踪自适应UPF算法

针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波(Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF)算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤波算法基础上,并将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)与强跟踪滤波(Strong Tracking Filter,STF)算法相结合作为提议分布,提高了系统跟踪一般机动和阶跃机动的能力.在给出复合K噪声模型的基础上,利用AUPF算法对几种典型机动目标进行了计算机仿真,并同无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)算法进行了比较.仿真结果表明,复合K噪声下AUPF算法能更有效地对各种机动目标进行跟踪,具有较高的跟踪精度.     

Unscented粒子滤波器及其在纯方位跟踪中的应用

为处理纯方位跟踪(BOT)中的非线性问题,提出了一种Unscented粒子滤波(UPF)跟踪方法。在使用Unscented变换的基础上,利用UPF来加入最新的观测量并产生非线性粒子滤波(PF)的建议分布。结合纯方位跟踪模型,推导了UPF应用的具体算法步骤,使用匀速运动和机动目标两个BOT仿真实例,与其它滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对于纯方位跟踪问题,UPF不仅解决了扩展卡尔曼滤波器的线性化损失难题,而且与PF等粒子滤波器相比,具有更高的跟踪精度。     

基于GAUPF-IMM算法的机动目标跟踪研究

为提高对机动目标滤波跟踪的精度,融合遗传算法与粒子滤波交互多模算法,提出了一种遗传算法优化的交互式多模不敏粒子滤波算法(GAUPF-IMM).该算法采用多模型结构,各模型匹配无迹粒子滤波(UPF),使得新算法用较少的粒子就能体现后验概率密度的特征,减少计算童的同时降低拉子退化现象.并在粒子滤波器输出数据时引入遗传算法对...     

一种自适应基于纹理和颜色特征的目标跟踪算法

针对运动目标进行跟踪,常采用粒子滤波跟踪算法。为了减少相似背景像素点及光照变化对机动目标跟踪的干扰,采用了基于目标纹理特征和颜色特征融合的自适应粒子滤波算法,通过采用了不同的状态转移模型和观测模型,根据不同的跟踪环境进行自适应选择,并给出了相应的实验结果。实验结果表明,该算法在跟踪的性能和鲁棒性方面有所改进。     

一种改进的粒子滤波算法

在粒子滤波中,防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法.针对建议分布的选择条件,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法采用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法构建其建议分布.强跟踪扩展卡尔曼滤波可在线调节参数,从而使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果.仿真结果表明,该算法的性能优于其它几种非线性滤波算法.     

被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪

针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题,该文提出了一种基于多模Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于Rao-Blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题;采用多模Rao-Blackwellized粒子滤波对目标运动模型进行选择,扩展Kalman滤波对目标进行更新,有效降低了抽样粒子状态维数,节省了计算时间;最后,建立了被动传感器阵列的非线性观测模型。实验结果表明,提出方法可以有效地对目标模型进行选择,算法的跟踪性能及稳定性要好于交互多模型(IMM)方法。     

UPF算法及其在目标跟踪中的应用

分析了基于贝叶斯理论的粒子滤波算法的优缺点,研究了一种改进的粒子滤波(PF)算法UPF。将两种算法在目标跟踪中的性能进行了比较。仿真结果表明,改进算法UPF定位精度更高,抗噪声能力更强,实时性更好。     

基于辅助粒子滤波的机动弱目标TBD算法

为了解决低信噪比条件下的机动目标检测跟踪问题,研究了辅助粒子滤波与多模粒子滤波(MMPF)相结合的检测前跟踪(APF-MMPF)算法。将多模粒子滤波过程中包含目标存在变量及运动模式变量的预测粒子直接用于产生辅助变量,进行辅助粒子滤波过程实现对机动目标的检测跟踪。通过APF-MMPF算法与单纯MMPF算法的仿真结果对比可见,APF-MMPF算法的检测概率高、跟踪误差小,检测跟踪性能优于MMPF算法。由算法机理和仿真结果可见,由于APF-MMPF算法中粒子采样利用了当前量测信息,可有效提高对机动目标的检测跟踪性能。     

适于无源阵列跟踪机动目标的IMM-PF算法

针对无源阵列对机动目标跟踪效果较差的问题,在融合交互式多模型和粒子滤波方法的基础上,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法.该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法,以处理非线性、非高斯问题.各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象.与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了新算法的正确性和有效性.     

基于Box粒子滤波的参数自适应机动目标跟踪

针对机动目标跟踪加速度的不确定性,引入一种新的参数自适应算法,采用粒子滤波及高斯核密度估计技术,估计目标机动参数,实现对任意机动目标的跟踪。在此基础上,考虑到粒子滤波计算代价较高的问题,进一步引入区间分析技术,采用Box粒子代替传统的粒子,以提高算法的计算效率。实验结果表明,提出的算法能够有效地跟踪任意机动目标,且运算时间明显低于传统的参数自适应算法。     

毫米波/红外多传感器融合跟踪算法研究

毫米波/红外(MMW/IR)传感器是各国发展多模复合制导技术的重点.针对平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的估计算法存在线性化误差及粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将平方根无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合,提出一种序贯融合的平方根无迹卡尔曼粒子滤波(SRUKPF)算法.利用平方根无迹卡尔曼算法得到的状态更新矩阵和误差协方差矩阵,构造粒子滤波的重要性密度函数,这样重要性密度函数能够融入最新观测信息,进而更加符合真实状态的后验概率分布.为验证算法的有效性,以地空导弹中MMW/IR传感器复合制导为背景进行仿真研究与分析,结果表明,该算法克服了粒子滤波法难以得到优化重要性密度函数的缺陷,能有效提高多传感器系统状态估计的精度     

有色噪声下基于Unscented粒子滤波的语音增强方法

针对含有色噪声的语音,提出了一种基于Unscented粒子滤波的单通道语音增强方法.采用时变自回归模型(TVAR)对干净语音建模,通过Unscented粒子滤波器估计AR模型的参数并滤除有色噪声.与大多数常用的粒子滤波选择的建议分布不同,Unscented粒子滤波器采用Unscented卡尔曼滤波器生成粒子滤波的建议分布.由于在粒子的更新过程中考虑了最近的观测值,Unscented粒子滤波器能够在粒子数少于传统粒子滤波算法所需粒子数目的基础上改善估计的性能.仿真实验结果表明,在有色噪声背景下该算法具有良好的语音增强效果.     

基于CPFDE的目标跟踪算法研究

在目标跟踪中,为了克服粒子滤波的粒子退化和贫化问题,提高滤波精度,文中将差分演化算法与容积粒子滤波相结合,形成了差分演化容积粒子滤波算法。在粒子进行先验更新时, 使用容积卡尔曼滤波算法融入当前时刻的量测信息并用其来产生重要性密度函数,并且在重采样阶段,用差分演化算法对根据重要性密度函数抽取的采样粒子做优化操作,从而克服粒子滤波存在的粒子退化及贫化问题,提高滤波性能。实验结果表明,和粒子滤波、无迹粒子滤波、容积粒子滤波相比,该算法有着更高的滤波精度和更好的稳定性,并且能够提高雷达机动目标跟踪的精确性。     

Robust tracking algorithm for wireless sensor networks based on improved particle filter

Benefitting from its ability to estimate the target state's posterior probability density function (PDF) in complex nonlinear and non‐Gaussian circumstance, particle filter (PF) is widely used to solve the target tracking problem in wireless sensor networks. However, the traditional PF algorithm based on sequential importance sampling with re‐sampling will degenerate if the latest observation appear in the tail of the prior PDF or if the observation likelihood is too peaked in comparison with the prior. In this paper, we propose an improved particle filter which makes full use of the latest observation in constructing the proposal distribution. The quality prediction function is proposed to measure the quality of the particles, and only the high quality particles are selected and used to generate the coarse proposal distribution. Then, a centroid shift vector is calculated based on the coarse proposal distribution, which leads the particles move towards the optimal proposal distribution. Simulation results demonstrate the robustness of the proposed algorithm under the challenging background conditions. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法

 针对粒子滤波中重采样过程与优化提议分布的处理方式导致的粒子溃退和算法实时性下降问题,通过广义UT变换原理和卡尔曼滤波预测更新机制的引入,实现当前量测信息对于状态估计结果的直接优化,给出了一种基于广义UT变换的粒子滤波算法。另外,将改进后算法与交互式多模型相结合,进而提出了一种基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法．理论分析和仿真结果表明：新算法在计算复杂度方面与标准粒子滤波相近,在滤波精度方面优于标准粒子滤波及其改进算法．     

基于观测迭代的插值粒子滤波算法

基于序贯重要性抽样(SIS)及贝叶斯理论的粒子滤波能够很好地处理非线性及非高斯问题。如何选取重要密度函数以减小粒子退化影响提高粒子滤波精度是粒子滤波的主要问题之一。传统粒子滤波器以高斯分布作为参考分布。由于没有利用新的观测,通常需要大量的粒子才能准确表达状态后验分布。本文采用基于观测迭代的插值参考分布提高重要密度函数估计精度,减少了后验概率密度估计误差,同时结合观测系统的最近一次的量测,更好的匹配后验概率密度。 仿真结果显示该滤波器要优于其他粒子滤波器。      

采样滤波算法在单站无源定位中的应用

讨论了用采样的方法近似非线性分布来解决无源定位中的非线性问题,提出了一种简单的正则粒子滤波,克服了标准粒子滤波用于单站无源定位中出现的粒子贫乏现象,将粒子滤波成功应用到无源定位中,计算机仿真表明该算法的定位精度较Unscented卡尔曼滤波（UKF）有一定的提高。     

基于UT的混合粒子滤波单站无源定位算法

为利用无源固定单站对运动辐射源快速定位,将粒子滤波和UT(unscented transformation)应用于单站无源定位,给出了一种基于UT的角度约束采样混合粒子滤波无源定位算法,该算法从UKF滤波得到建议分布,从该建议分布采样时引入角度测量对状态变量的约束,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能.与EKF、UKF(unscented kalman filter)以及基于EKF的混合粒子滤波算法的仿真比较表明,本文算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差可以接近Cramer-Rao下界.     

Direct tracking of noncircular sources for multiple arrays via improved unscented particle filter method

Direct tracking problem of moving noncircular sources for multiple arrays is investigated in this study. Here, we propose an improved unscented particle filter (I-UPF) direct tracking method, which combines system proportional symmetry unscented particle filter and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Noncircular sources can extend the dimension of sources matrix, and the direct tracking accuracy is improved. This method uses multiple arrays to receive sources. Firstly, set up a direct tracking model through consecutive time and Doppler information. Subsequently, based on the improved unscented particle filter algorithm, the proposed tracking model is to improve the direct tracking accuracy and reduce computational complexity. Simulation results show that the proposed improved unscented particle filter algorithm for noncircular sources has enhanced tracking accuracy than Markov Chain Monte Carlo unscented particle filter algorithm, Markov Chain Monte Carlo extended Kalman particle filter, and two-step tracking method.