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针对非线性系统噪声未知时粒子滤波容易发散或者精度下降的问题,提出一种粒子滤波和改进的Sage-Husa估计器相结合的混合滤波算法。首先用粒子滤波对系统状态进行初步估计,将初步估计值作为次级Sage-Husa滤波器的输入量测值,并与系统状态方程组成新的系统,进而用改进的Sage-Husa算法实时估计系统噪声的统计特性并进行滤波,得到最终的系统状态估计值;为了进一步比较算法的性能,对算法的复杂度进行了定量计算,分析表明优化的算法并未明显提高算法的计算量;最后通过目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪的思路.该算法直接利用传感器获得的含有噪声的角度数据,通过改进极坐标系下的系统方程得到目标状态的后验概率分布,来估计目标的运动状态.仿真结果表明该算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法. 相似文献
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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. 相似文献
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为解决目标跟踪中因系统滤波初值不准确和噪声统计特性未知引起标准非线性卡尔曼算法估计误差变大问题,该文提出一种基于残差的模糊自适应(RTSFA)非线性目标跟踪算法。在确定采样型滤波基本框架的基础上,给出了在线性化误差约束条件下高斯权值的积分一般形式,并利用李雅普诺夫第二方法证明了该算法估计误差有界收敛的充分条件。进一步构建自适应噪声协方差矩阵在线估计噪声特性,并引入Takagi-Sugeno模型和量测椭球界限规则选择噪声估计器调节因子,有效提高了算法的收敛速度和滤波精度。通过滤波初值信息不明和量测噪声时变的纯方位目标跟踪模型,验证了非线性目标跟踪算法具有更好的跟踪精度和更强的鲁棒性。 相似文献
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摘 要:本文通过对跟踪目标颜色特征的分析,采用了基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法对目标进行实时跟踪。该算法首先确定目标跟踪模型并归一化颜色直方图,其次设定粒子初始化参数、计算粒子参数、比较颜色直方图从而确定目标位置,最后通过重采样更新粒子。该算法充分利用颜色直方图作为目标的描述特征,同时兼顾粒子滤波对复杂环境的要求,可以实现非线性和非高斯噪声系统的目标跟踪。仿真效果表明,该算法可以很好的对单目标和多目标进行实时跟踪。 相似文献
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针对基于概率假设密度算法(Probability Hypothesis Density,PHD)的高维纯方位多目标跟踪,提出了新型的PHD算法-新型采样准则的基于无迹变换的粒子PHD算法(Unscented Particle PHD based on New Sampling Rule,NSRUP-PHD).新算法对每个目标设计了基于无迹变换(Unscented Transform,UT)的粒子滤波器,不仅解决了非线性滤波估计的问题,而且还通过高斯混合的方式实现了非高斯噪声估计.此外粒子滤波器提出了一种新型的采样手段,通过基于三阶容积准则(Cubature Rule,CR)的粒子方位选择和概率累加的距离延伸,使得采样粒子遍布整个空间的同时保障了粒子概率分布的问题,提高了粒子使用的效率.仿真结果表明NSRUP-PHD能够实现多目标有效跟踪,相比于传统的算法和伪随机采样,新型滤波器和采样手段可改善跟踪效果. 相似文献
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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。 相似文献
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一种抗遮挡自适应粒子滤波目标跟踪方法 总被引:3,自引:3,他引:0
针对传统视觉跟踪算法在目标发生遮挡时容易发生偏离或失败的缺陷,提出了一种新的抗遮挡自适应粒子滤波(PF)目标跟踪方法。在粒子传播过程中,利用目标SSD(sum of squareddifference)残差所生成的高似然区域能自适应地调整状态空间中的粒子采样区域范围和采样粒子数量,使跟踪中粒子采样覆盖目标的各种状态可能性,全面提高状态空间质量。预测状态和粒子估计状态通过噪声协方差很好地融合起来,能够较有效地解决遮挡情况下的跟踪问题,使目标定位更加精确。粒子数量的自适应不仅能很好提高跟踪精度,而且在一定程度上降低了计算代价。实验结果表明,本文算法对跟踪目标遮挡具有较好的容错性和跟踪鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪。 相似文献
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本文研究用递推算法实现只测量到达角和多普勒频移的无源双基地雷达的目标运动分析。基于Unscented卡尔曼滤波器和强跟踪滤波器,提出了一种新的强跟踪Unscented滤波器算法。新算法在无源双基地雷达目标跟踪的仿真实验中显示了高精度鲁棒滤波的性能。 相似文献
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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。 相似文献
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根据空间目标作匀速转向运动的特点,提出了一种基于航向变化的目标加速度实时估计方法,在此基础上采用采样卡尔曼滤波器对该机动目标进行跟踪。仿真结果表明,这种新的加速度估计方法不仅能检测出目标机动开始和终止时刻,而且还能估计出快速机动目标的加速度大小,与扩展卡尔曼滤波器相比,采样卡尔曼滤波器具有更好的跟踪精度。 相似文献
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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. 相似文献
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