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基于核函数法及粒子滤波的煤矿井下定位算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
煤矿井下受限空间中,射频信号强度受到多径衰落、阴影效应及人为因素的影响,采用路径损耗模型的定位方法误差较大,提出了基于核函数法及粒子滤波的定位算法。该算法利用指纹匹配技术结合贝叶斯估计,基于核函数法构建模型,搜索训练数据中接近未知节点指纹特征的位置并加权得到初步观测坐标,最后利用粒子滤波将目标运动状态与观测值相融合,平滑位置突变以追踪移动轨迹。实验证明,对于静态目标定位,核函数法效果优于确定型匹配算法和高斯分布模型;对于动态目标定位,所提算法比基于Markov状态转移的算法定位结果更精准。 相似文献
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基于核函数粒子滤波和多特征自适应融合的目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出一种核函数粒子滤波算法.该算法根据目标状态与粒子状态之间的距离,利用核函数产生权值对粒子进行二次加权,根据粒子的二次加权结果进行粒子重采样;以改进的粒子滤波算法为框架,提出了一种自适应多特征融合目标跟踪方法,利用相似性度量动态地评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重,以适应目标跟踪过程中目标与背景的变化,提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,文中提出的目标跟踪方法比经典粒子滤波目标跟踪方法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度. 相似文献
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在粒子滤波(PF)过程中存在粒子权值退化、维度灾难、计算成本高等问题。粒子流滤波通过构造对数同伦函数避免了粒子权值退化问题,但是在求解边值问题时过于依赖观测方程,当噪声较大时效果较差。针对上述问题,提出了一种改进的粒子流滤波算法。首先,该算法在粒子流动的过程中引入了一种“新息误差”结构,使每个粒子的更新相互独立;其次,利用Galerkin有限元法求得边值问题的数值解,从而消除了拟合样本先验可能导致的数值不稳定问题;最后,分别在通用非线性滤波模型和机动目标跟踪模型中对改进的算法进行了性能测试。仿真结果表明,改进的算法可以抑制系统对观测信息的依赖性,在噪声增大的情况下也能得到相对较好的结果,有效改善了滤波精度,而在多维目标跟踪情况下算法的计算效率与滤波精度高于标准粒子滤波。 相似文献
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针对粒子滤波方法在重采样阶段容易造成样本有效性和多样性的损失,导致了样本贫化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法.算法将粒子群优化思想引入粒子滤波中,在粒子采样过程前先利用粒子群算法进行优化.粒子群算法将最新观测值融合到粒子进化公式中,大部分粒子经过粒子群优化后,朝着后验概率分布比较密集的区域运动,聚集在最优粒子附近,使粒子的权值被提高,避免了在重新采样过程中被舍弃,进而缓解了样本被贫化问题.目标跟踪系统中的位置估计由于物体运动具有突然性,很难准确估计.采用非线性目标跟踪模型和分时恒定值模型分别研究改进粒子滤波算法对误差均方值的影响.仿真结果表明改进算法与常规粒子滤波算法和扩展卡曼滤波算法相比,更加有效地降低变量的误差均方值,从而提高了滤波性能. 相似文献
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提出了一种改进的粒子滤波算法,在遮挡情况下,能鲁棒地跟踪运动目标.该方法是把改进的颜色直方图结合到粒子滤波的观测模型中,并提出了一种判断目标遮挡的分块检测遮挡的方法.首先对传统的以核函数赋权值的方法进行改进,把目标中心附近的像素都赋予最大的权值,目标的边缘由于遮挡等原因采用指数分布赋权值;在遮挡检测时,提出了把跟踪窗分为左右两个子部分,分别计算相似性度量的方法,提高了遮挡检测的实时性和准确性;同时,该算法对旋转和尺寸的变化具有鲁棒性.实验结果表明,与基本的粒子滤波算法相比,提出的新算法能更好的处理目标跟踪中的遮挡问题. 相似文献
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煤矿井下环境复杂多变,对人员精确定位技术挑战很大。目前矿井巷道中采用基于接收信号强度指示RSSI(Received Signal Strength Indication)的位置指纹定位算法存在定位目标漂移、抖动和定位精度不高等问题。提出一种改进的指纹定位匹配算法,该算法将K邻近算法和最短历史路径匹配法联合并利用速度限定位置估计补偿算法对定位精度进行修正。利用在煤矿巷道中的实测数据,对改进的匹配算法进行了验证与误差分析。仿真结果表明,改进后的算法能够提高定位精度,满足矿井人员定位、目标跟踪和目标轨迹查询等要求。 相似文献
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《传感器世界》2014,(2)
本发明公开了一种基于水下无线传感器网络的目标跟踪方法。该方法首先根据最强信号原则选择簇节点,然后根据单跳距离准则组成簇网络对目标进行观测,如果观测信号强度超过阈值,则发送观测数据给簇头节点。簇头节点接收到粗内节点传送的数据,采用改进重采样的粒子滤波算法对当前时刻的目标位置和方差进行估计。根据目标的运动不断地更新簇头节点,将上一簇头节点状态估计值和方差估计值传送给当前簇头节点,再由当前簇头节点采用改进的重采样粒子滤波算法估计运动目标位置,直到运动目标超出了水下无线传感器网络的跟踪范围;本发明使用改进重采样算法的粒子滤波跟踪方法估计水下目标的位置和方差,提高水下无线传感器网络的目标跟踪性能。 相似文献
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为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了自适应蝙蝠粒子滤波的WSN目标跟踪方法。通过自适应的蝙蝠算法的滤波算法优化粒子重采样过程,结合最新的观测值定义粒子的适应度函数,引导粒子整体上向较高的随机区域移动。同时利用动态自适应惯性权重探索新的粒子位置更新为设计机制,引入动态适应惯性权重值, 有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能。实验结果表明,自适应蝙蝠粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高。与BA-PF算法和PF算法相比较,IBAPF 算法的计算时间是最短的,IBA-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0311、0.0202、速度0.0262、0.0101),PF算法的跟踪精度是最低的,而IBA-PF跟踪精度较高,IBA-PF算法被证明具有良好的跟踪性能。 相似文献
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针对低信噪比时标准粒子滤波对弱小目标的检测与跟踪时存在的粒子贫乏、跟踪精度对粒子数目要求高等问题,提出一种基于高斯粒子群优化粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法。利用高斯粒子群优化算法优化重采样后的粒子集,使粒子集朝着后验概率密度分布取值较大的区域运动,增加粒子的多样性,克服了粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下降低了跟踪所需要的粒子数目,提高了标准粒子滤波算法的检测和跟踪性能。同时,建立了检测前跟踪系统的观测模型和系统模型,对基于标准粒子滤波检测前跟踪算法和优化算法进行仿真,仿真实验结果表明高斯粒子群优化粒子滤波的检测前跟踪算法相比基于标准粒子滤波的检测前跟踪算法具有更好的检测与跟踪性能。 相似文献
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为了能够快速和准确地跟踪运动目标,提出了一种改进的基于Camshift的粒子滤波算法。在粒子滤波框架下,首先对传统目标模型进行改进,提出一种新的融合目标颜色信息和运动信息的模型,以增强目标跟踪的稳健性和准确性;同时为了提高跟踪的效率,将一种改进的Camshift算法嵌入到粒子滤波中,用来重新分配随机粒子样本,使之向目标状态的最大后验概率密度方向移动。实验结果表明,与传统的粒子滤波算法或Camshift算法相比,该方法能有效处理目标快速运动或背景存在强干扰等情况,实现对目标快速和稳健的跟踪。 相似文献
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视觉跟踪是计算机视觉的一个重要方向,而核相关滤波(KCF)跟踪是视觉跟踪领域中的一种比较新颖的方法,它不同于传统基于目标特征的方法,不仅具有较高的跟踪精度,而且具有较快的跟踪速度,在实际应用中效果显著。但当物体快速运动或存在较大尺度变化等时,该方法无法准确地跟踪目标。文中提出的基于核相关滤波器的改进算法有效地解决了上述问题,其通过随机更新多模板匹配,确定了核相关滤波的学习因子,从而实现了学习因子自适应更新模型。实验结果表明,该算法根据不同的场景能快速地调整学习因子,从而提高跟踪的成功度。通过自适应学习因子和多模板匹配,该算法对部分遮挡、光照和目标尺度变化具有较强的适应性。 相似文献
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无线传感器网络目标跟踪算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究传感器网络目标跟踪精度问题,跟踪目标的运动轨迹具有时变性,是一种非线性、非高斯问题,传统跟踪算法解决非线性问题时具有局限性,导致目标跟踪精度不高。为提高目标跟踪精度,将不受非线性、非高斯问题限制的粒子滤波算法引入到无线传感器网络目标跟踪应用中,并对基本粒子滤波算法的缺陷进行改进。仿真结果表明,改进粒子滤波算法提高了粒子利用效率,不仅提高了目标跟踪的精度,跟踪性能更好,并适合于目标跟踪的精度和实时性要求,为设计网络系统提供了参考。 相似文献
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针对粒子滤波目标跟踪算法粒子退化及跟踪精度问题,提出了一种基于马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)的迭代平方根容积粒子滤波(ISRCPF,iterated square root cubature Kalman particle filter)算法(ISRCPF-MCMC).在该滤波算法中,利用容积数值积分原则计算非线性随机函数的均值和方差,通过正交矩阵分解代替矩阵开方,在生成的粒子滤波建议分布中融入当前量测值,提高对系统后验概率的逼近程度.然后在此基础上融合MCMC抽样算法(MH,Metropolis Hasting)对所选建议分布进行优化,增加粒子多样性,以提高跟踪精度.仿真试验结果表明,ISRCPF-MCMC算法的估计误差与其他算法相比降低至0.403%. 相似文献
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目标跟踪是当今的重要研究课题,广泛应用于通信导航、计算机视觉与自动控制等领域。针对现有的边缘粒子滤波算法目标跟踪可靠性低的问题,提出了一种基于优化自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)和辅助边缘粒子滤波的目标跟踪方法。在状态空间降维的基础上,推导出崭新的辅助边缘粒子滤波框架,有机地将目标运动的状态划分成线性分量和非线性分量。对于线性分量,沿用卡尔曼滤波估计;对于非线性分量,植入辅助变量构建显式概率分布函数。另一方面,提出了一种的优化AGA实时调节交叉概率与变异概率具有非线性特性,以期筛选出优越的粒子拟合目标的运动状态。实验结果表明,所提出的方法能有效跟踪常见目标,具有估计准确的优点。 相似文献