基于分层采样粒子滤波的麦克风阵列说话人跟踪方法

针对噪声与混响环境下的说话人跟踪问题,本文提出了一种基于粒子滤波的麦克风阵列声源定位与跟踪方法.该方法在粒子滤波框架下,将无混响影响的语音建立信号作为观测信息,通过计算麦克风阵列波束形成器的输出能量来构建似然函数,同时考虑语音信号不同频率成分在声源定位中的作用,利用分层采样方法提高粒子的采样效率.实验结果表明,本文方法提高了说话人声源跟踪系统的抗噪声与抗混响能力.     

基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多说话人跟踪方法

针对多说话人跟踪的非线性系统模型,提出了一种基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多说话人跟踪方法。该方法采用麦克风阵列的时间延迟估计作为观测数据,利用具有三次代数精度的球面-径向数值积分准则计算非线性系统贝叶斯滤波器中的多维积分,通过数值积分卡尔曼滤波和概率假设密度滤波对后验多说话人状态的一阶统计量进行估计,并通过递推更新得到说话人状态信息,实现非线性高斯系统的多说话人跟踪。该方法无需求解非线性系统函数的雅克比矩阵,且计算量较小。仿真实验分析了检测概率、虚警点数目、采样周期、信噪比以及混响时间变化时跟踪算法的性能。实验结果表明,该方法降低了系统模型非线性对滤波算法的影响,增强了跟踪算法的鲁棒性,提高了说话人状态和数目的估计精度。      

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IMM-PF的再入目标数据融合算法与仿真

为了提高弹道再入目标的跟踪精确度,提出了一种基于交互式多模型粒子滤波（IMM-PF）的再入目标数据融合算法。该算法将交互式多模型和粒子滤波相结合,用有限个运动模型来逼近再入目标的运动状态,在对再入目标的运动方程和观测方程离散处理的基础上,采用粒子滤波算法计算各模型的状态估计值和协方差,并采用残差重采样方法克服了粒子权重的退化问题;在粒子滤波过程中,系统不断改善粒子的概率密度函数,不断更新各个模型的概率,从而实现对再入目标跟踪中未知参数的精确估计。通过实例仿真表明：与其他算法相比,该算法的跟踪精确度较高,运行时间较短,算法收敛性较好,适合对再入目标的快速、精确跟踪。     

杂波环境下被动多传感器机动目标跟踪新算法

针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。 在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换,以适应目标的机动变化。用粒子滤波实现对观测方程的非线性处理。最后,建立了被动多传感器的非线性观测模型,避免了目标的不可观测性,并且算法还能够处理非高斯噪声情况。仿真实验结果表明,提出的算法能够有效地对被动机动目标跟踪,且性能优于交互多模型概率数据关联滤波器(IMM-PDAF)。     

基于概率密度估计改进粒子滤波的行人跟踪算法研究

利用粒子滤波实现行人跟踪是视频智能监控的主要方法之一,但粒子滤波的粒子退化问题尚未得到一个比较理想的解决方法。本文利用重采样后的粒子集,构造经验分布函数,用支持向量机估计状态的后验概率密度模型,再依据该模型采样,在保证粒子有效性的同时增加了粒子的多样性,从而克服粒子退化现象,并基于加权颜色直方图模型进行了行人跟踪仿真实验。实验结果表明,该方法能有效克服粒子退化现象,跟踪精度相对于标准粒子滤波算法得到了提高,且该方法无需对后验分布作高斯假设,为解决粒子滤波算法中的粒子退化问题提供了一种方法。     

改进的IMMPF算法在目标跟踪中的应用研究

改进的交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法通过利用最新观测量得到的残差值设置一个自适应系数来调整滤波器的似然函数分布,使得采样点向高似然区域移动,增加了采样区域和似然函数的重叠部分,在一定程度上保持了粒子的有效性和多样性,克服了粒子样本的贫化问题,从而改善了传统的IMMPF算法在滤波采样过程中没有考虑到当前最新的观测信息而导致使滤波性能下降的问题。经过仿真实验验证,该改进方法应用在机动目标跟踪中,可以有效地提高了跟踪性能的稳定性。     

机载空间光通信平台的交互多模型粒子滤波跟踪算法

机载空间激光通信是实现未来超大容量空间通信的主要途径,高精度实时性的机载平台跟踪问题一直是其研究的难点问题之一。因为机载通信平台机动形式的多样性,用单一的模型很难准确描述机载平台的运动状态,因此需要采用多个模型进行描述,即交互多模型方法。粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合可用来获得更好的跟踪性能。针对粒子滤波算法计算量大、实时性差的问题,给出了粒子滤波算法的并行处理方法。通过计算机仿真,交互多模型粒子滤波算法与其他算法相比,其跟踪性能有较大的提高,忽略通信代价,并行处理的粒子滤波时间开销显著下降。     

基于粒子优化的多模型粒子滤波算法

针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法．在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新量测信息的有效利用,进而提升单个采样粒子对于真实系统状态和模型逼近的有效性．理论分析和仿真结果表明：新算法在系统状态估计的精度以及模型辨识的准确性方面均明显地优于交互式多模型粒子滤波算法和多模型粒子滤波算法．     

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．     

一种新的基于交互多模型的序贯重要采样算法

通过将交互多模型（IMM）算法和粒子滤波（SIS）算法结合，提出了一种新的IMM～SIS算法。在每个模型中，都有一个标准的粒子滤波器，模型之间的交互与传统的IMM一样。由于在新的算法中，每个模型中粒子滤波都保证固定数量的粒子，因此不会出现粒子退化和贫乏现象。仿真证明了新的IMM—SIS算法在收敛速度和精度方面都要优于传统的IMM—EKF算法。     

基于自适应观测模型交互多模型粒子滤波的红外机动目标跟踪

针对红外目标跟踪问题,提出一种混合观测模型以描述日标像素灰度的渐变以及目标的突然消失或复现,采用在线EM算法对观测模型参数进行更新;将自适应观测模型与交互多模型粒子滤波相结合用于目标跟踪;基于概率排斥原则改进了似然函数,将上述算法推广到多目标跟踪领域.单目标和多目标跟踪仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于加权子空间拟合的声源定位与跟踪方法

麦克风阵列声源定位可为复杂环境下的说话人空间位置估计问题提供一种有效的解决方案。该文基于粒子滤波框架,提出了一种加权子空间拟合声源定位与跟踪方法。该方法将窄带子空间拟合算法的代价函数推广至宽带情形,构建了一种适用于宽带语音信号的似然函数,并结合说话人的运动模型估计声源的位置。计算机仿真与实测结果验证了该方法的有效性。     

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.     

基于径向基-Galerkin解的反馈粒子滤波器

反馈粒子滤波器(FPF)是一种连续时间最优贝叶斯估计器.针对FPF对系统采样率要求较高的问题,提出一种基于径向基函数-Galerkin法求解的反馈粒子滤波器.该算法推导了反馈增益势函数所满足偏微分方程的弱形式,结合径向基函数对势函数进行近似,利用Galerkin法和蒙特卡罗积分得到了反馈增益近似解,并给出了一种径向基参数选取方法,从数值上分析了径向基函数参数选取对于滤波精度的影响.仿真算例表明反馈粒子滤波器在低系统采样率下会严重发散,而本文算法能够避免这一问题,且提高了FPF在低系统采样率下的滤波精度和稳定性.     

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。     

基于阵列单通道的机动目标DOA跟踪方法

针对现有利用阵列单通道系统对机动目标跟踪精度不高,实时性差等不足,提出了一种新的基于改进粒子滤波算法的阵列单通道机动目标波达方向(direction of arrival, DOA)跟踪方法。该方法首先在利用接收机轮流采样建立数学模型的基础上,建立跟踪模型。然后,利用粒子群优化算法对马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)粒子滤波算法的重采样环节进行优化处理,给出了一种交互MCMC粒子滤波算法,该算法克服了传统粒子滤波算法粒子退化及样本贫化的固有缺陷。最后利用该算法求解跟踪方程,实现了实时DOA估计。理论分析与仿真结果表明,本文方法可实现基于阵列单通道的DOA跟踪与波束形成一体化,且能够处理相干信号,与标准粒子滤波和子空间类算法相比,收敛速度快,跟踪精度高。