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。     

基于自控蝙蝠算法智能优化粒子滤波的机动目标跟踪方法

标准粒子滤波重采样过程中对粒子的直接删除会导致粒子贫化,并且综合性价比不高,难以满足高频段精密跟踪雷达的需求.针对上述问题,本文提出了基于自控蝙蝠算法优化粒子滤波的机动目标跟踪方法.该方法首先在粒子滤波中引入蝙蝠算法,用粒子表征蝙蝠个体,模拟蝙蝠群体搜索猎物的过程,使粒子向高似然区域移动.同时,改进算法将粒子接受新状态的比例作为反馈量,设计了自适应闭环控制策略对算法的全局搜索能力和局部搜索能力进行全程动态控制,使得粒子分布更加合理,从而进一步提高了粒子滤波的精度.最后在分别在基础非线性滤波模型和强机动强干扰目标跟踪模型中对改进算法的性能进行了测试.实验结果表明,改进算法提高了目标跟踪的精度.     

基于EPF-IMM算法的高机动目标跟踪研究

融合粒子滤波与交互多模算法的优势,提出了一种基于进化粒子滤波的交互多模算法(EPF-IMM)。该算法将遗传进化思想引入到传统的粒子滤波,在粒子迭代中采用遗传算法中的编码、交叉、变异等算子实现粒子的自适应进化且隐含重采样,从而改进其粒子退化现象。然后利用粒子滤波信息,在交互多模型中进行更新运算。既解决了IMM算法对非线性、非高斯环境的适应性问题,又解决了PF的无关联对应模型问题。与标准IMM算法进行高机动目标跟踪性能比较,试验仿真结果表明,EPF-IMM算法的跟踪精度高。     

基于粒子滤波的红外目标跟踪新算法

粒子滤波是一种在非线性和非高斯情形下进行状态估计的有效方法。提出一种基于粒子滤波的红外目标跟踪的新算法。阐述了粒子滤波算法的原理,将粒子滤波引入到红外目标跟踪中。考虑到传统的粒子滤波跟踪算法存在计算量大,误码多的缺点,对传统算法进行了改进。对采样粒子进行优化选择,改进了重采样环节。实验结果表明,改进算法较传统粒子滤波算法能更准确,更有效的跟踪红外目标。     

一种多速率的交互式多模型粒子滤波算法

针对融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种采用多速率方法的交互式多模型粒子滤波(MRIMMPF)算法.该算法采用多模型结构来跟踪任意机动的目标,各模型采用粒子滤波,以处理非线性、非高斯问题.但是粒子滤波的问题是计算量过大,特别是应用到IMM算法时,多速率方法则可以在保证算法性能的同时解决此问题.仿真结果表明,MRIMMPF算法在性能上明显优于交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法,具有较小的计算量.     

基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。     

基于代价参考粒子滤波的机动目标跟踪算法

代价参考粒子滤波算法通过动态优化自定义代价函数和风险函数来衡量状态滤波估计的质量,选取最优的状态估计.与粒子滤波算法相比其优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程可实现并行处理.将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪.Monte Carlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于当前统计模型高斯粒子滤波算法.     

基于多模粒子滤波的机动弱目标检测前跟踪

检测前跟踪技术是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法。该文针对目标作复杂运动的情况,提出了机动弱目标检测前跟踪的多模粒子滤波算法。该算法在目标状态矢量中增加了表示目标存在与否以及目标运动模型的变量,采用粒子滤波实现了包含两个离散变量的混合滤波过程。仿真试验表明,该算法在经典跟踪方法难以发挥作用的低信噪比条件下,能够有效实现机动目标的检测与跟踪。     

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。     

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...     

基于QMCPF-IMM的强机动目标跟踪算法研究

为了提高雷达对机动目标的跟踪精度,通过融合拟蒙特卡罗思想,提出了一种适用于非线性非高斯系统的拟蒙特卡罗粒子滤波交互式多模型算法。该算法利用拟蒙特卡罗采样,克服传统算法采样粒子间隙过大、粒子层叠问题,增加交互式多模型对机动目标跟踪时的有效粒子数;通过区间估计理论,解决拟蒙特卡罗支撑区间难以计算问题,并结合核密度估计重采样,保证采样粒子的低等差异性。仿真结果表明：与交互式多模粒子滤波算法相比,改进算法可在保证滤波实时性的同时,提高跟踪精度。     

基于机动检测的参数自适应跟踪算法

在机动目标跟踪中,传统当前统计模型卡尔曼滤波算法对弱/无机动目标跟踪精度不高,对突发机动跟踪精度显著下降,且跟踪性能受限于先验参数.针对上述问题,本文提出一种基于机动检测的参数自适应机动目标跟踪算法,算法利用新息的概率分布特性构建双阈值检测门限,依据检测结果进行参数自适应调整.首先,利用加速度预测误差方差信息,自适应调...     

Tracking application about singer model based on marginalized particle filter

This article deals with the problem of maneuvering target tracking which results in a mixed linear/non-linear model estimation problem.For maneuvering tracking system,extended Kalman filter (EKF) or particle filter (PF) is traditionally used to estimate the states.In this article,marginalized particle filter (MPF) is presented for application in a mixed linear/non-linear model estimation problem.MPF is a combination of Kalman filter (KF) and PF.So it holds both advantage of them and can be used for mixed linear/non-linear substructure,where the conditionally linear states are estimated using KF and the nonlinear states are estimated using PF.Simulation results show that MPF guarantees the estimation accuracy and alleviates the potential computational burden problem compared with PF and EKF in maneuvering target tracking application.     

一种改进的α-β滤波算法

针对传统α-β滤波算法不够有效跟踪机动目标的问题,详细分析了其内在原因,提出一种改进的α-β滤波算法.该算法不需要假定目标的机动模型,而是将目标的机动加速度作为滤波状态直接估计出来,将估计加速度作为输入控制量引入到传统α-β滤波器的状态估计方程中进行机动目标的跟踪.然后将它与传统α-β滤波算法进行比较,证明了新的算法不仅具有传统算法计算量小的优点,而且还可以对机动目标进行实时跟踪.仿真结果表明,新算法在综合性能上明显优于传统算法.     

一种新的自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题，在“当前”统计模型的基础上，利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整，提出了一种新的自适应滤波算法——速度估计自适应跟踪算法(简称AVE)。大量仿真结果表明，该算法在跟踪机动目标时，具有良好的跟踪性能，并极大地改善了AF算法跟踪非机动目标的能力。     

基于“当前”统计模型的模糊自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型中目标机动频率和极限加速度值人为设定的不合理性,提出一种基于修正模型的模糊自适应算法(CS-MFA),对机动频率建模以便其估计更新,同时利用目标机动信息来实时调整过程噪声方差,提高系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力.最后,通过仿真验证了该算法的有效性.     

基于自适应粒子滤波算法的对海跟踪研究

机载雷达对海面慢速运动目标跟踪时存在非高斯非线性状态估计问题,传统的卡尔曼滤波器跟踪不仅会产生目标定位偏差,而且会造成航迹起伏。文中将自适应粒子滤波算法应用到具有闪烁噪声背景下的海面目标跟踪问题中,此算法可根据预测粒子在状态空间中的分布情况自适应选择粒子数量,从而在保证跟踪精度的同时减少了算法的运算量。仿真结果表明,自适应粒子滤波器可实现对闪烁噪声背景下的慢速目标高精度定位跟踪,且跟踪性能优于标准粒子滤波器,具有工程实用价值。     

区间量测下自适应交互多模型箱粒子滤波机动目标跟踪

针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足,结合自适应交互多模型算法,提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF,AIMMBPF)算法。该算法利用模型似然后验信息构建修正因子,并结合阈值对马尔可夫转移概率矩阵进行自适应修正,使得匹配模型的概率快速增大,并且可以减小非匹配模型的影响,即使在目标运动模型先验信息不足或者不准确情况下,也能对模型转移概率进行自适应更新。对于量测常受到未知分布和偏差的区间误差所影响而呈现区间形式的问题,将箱粒子代替普通粒子,拟合后验概率密度从而进行滤波。仿真结果表明,相比于原有算法,该算法在区间量测机动目标跟踪的应用中,拥有更优的模型匹配度和目标跟踪精度。     

基于改进时频分析方法的天波雷达机动目标检测算法研究

在天波超视距雷达(OTHR)中,基于时频分析技术的机动目标检测算法具有信噪比要求低和参数估计精度高等优点。但是传统的时频分析方法计算量大,难以满足实际工程应用需要。针对该问题,该文提出一种新的时频分析方法,该方法构造时间-频率变化率的联合域并沿时间轴进行积分实现机动目标的检测和参数估计。由于该算法积分路径的特殊性,可以避免使用Hough变换,进而减小算法计算量,使其满足实际工程需要。仿真结果表明,该算法在低信噪比(SNR)下检测效果好,运算量低,且具有更高的参数估计精度;此外,该算法对不同时刻的频率变化率成分进行了积累,有效抑制了多机动目标引起的交叉项,避免了虚假目标的出现。