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提出一种多模型高斯混合概率假设密度(PHD)滤波器的实现方法.该算法使用多模型方法对高斯混合PHD滤波器中存在目标对应的高斯分量进行预测及更新,使用融合估计后的估计值描述机动目标PHD分布的高斯分量.该算法具有PHD滤波器和多模型方法的优点,可以用来处理目标数未知时的机动目标跟踪问题.该算法与单模型高斯混合PHD滤波器相比,可提高滤波器对目标发生机动时的跟踪精度;与已有的多模型PHD滤波器相比,节省计算时间30%以上. 相似文献
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闪烁噪声环境下机动目标跟踪的改进的高斯-厄米特粒子滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
针对闪烁噪声环境下机动目标跟踪的非线性、非高斯问题,提出了一种改进的高斯-厄米特粒子滤波算法.和传统的高斯-厄米特粒子滤波算法相比,在生成粒子集时,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法采用高斯-厄米特滤波对当前时刻的各个粒子进行估计,将得到的估计值和协方差直接作为粒子滤波算法的粒子集及相应的协方差.仿真结果表明,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法对闪烁噪声环境下的机动目标能够进行有效的跟踪,提高了跟踪精度. 相似文献
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针对机动目标跟踪中由于目标机动使系统的非线性强度增大,导致系统的线性误差增大和跟踪精度明显下降、甚至发散的问题,提出了基于高斯混合的交互式多模型容积信息滤波( GMIMM-CIF)算法,实现对机动目标的精确跟踪。新算法在每次输入交互之后,保留概率较大的几个假设,并利用一个高斯混合项替换最优多模型算法中剩余的假设,从而使算法中假设的数量保持恒定;用容积信息滤波器( CIF)代替传统的非线性滤波器,通过估计信息状态向量和信息矩阵而不是估计状态向量和协方差,可以减小系统的非线性误差。通过仿真对比实验,验证了该算法可以提高机动目标的跟踪精度。 相似文献
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为了改善多目标跟踪问题中概率假设密度(PHD)滤波的估计精度,提出基于拟蒙特卡罗的PHD滤波算法.该算法利用低偏差点集在状态空间中分布均匀的特性,使得采样粒子集最大程度地相互远离,充分地描述多目标状态的后验概率密度,从而准确地利用带有相应权值的粒子集来计算多目标数目和各个目标状态的估计值.仿真实验表明了算法的有效性,且估计性能优于粒子PHD滤波算法. 相似文献
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提出一种基于量测驱动的自适应目标新生强度PHD/CPHD 滤波算法. 该算法认为新生目标是不可检测的, 有效地克服了归一化失衡问题; 同时, 基于量测驱动自适应设计目标新生强度, 利用PHD/CPHD 滤波分别递归估计存活目标和新生目标的状态及其数目. 最后, 在序列蒙特卡罗框架下实现了该PHD/CPHD 滤波算法. 算例结果表明, 改进算法可以有效地实时跟踪多个机动目标的状态和数目, 应用前景较好.
相似文献8.
雷达/红外双模导引头信息融合算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
毫米波雷达/红外成像复合制导已成为当前多模复合制导技术的研究热点。从毫米波雷达/红外成像复合导引头系统的特点出发,利用粒子滤波算法替换交互式多模型算法中的次优滤波器,建立了一种基于交互式多模型粒子滤波的集中式雷达/红外双模导引头信息融合算法;该算法将交互式多模型与粒子滤波相结合,有效地解决了系统非线性非高斯条件下的机动目标跟踪问题;仿真结果表明,在系统模型非线性和非高斯的条件下,提出的算法性能要大大优于传统的基于EKF的交互式多模型算法,同时提出算法对目标机动模式的变化很敏感,能够快速响应目标的机动,跟踪精度大大提高。 相似文献
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基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非线性高斯场景下目标数目未知或随时间变化的机动多目标跟踪问题, 提出一种基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法.首先, 在高斯混 合概率假设密度滤波框架下, 结合不敏卡尔曼滤波中状态预测和量测更新的实现机理, 构建一种不敏卡尔曼概率假设密度滤波器; 然后, 通过引入交 互式多模型方法中状态模型软判决机制, 实现对目标机动过程中运动模式不确定的处理; 最后, 通过理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性. 相似文献
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针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实时地跟踪各目标, 具有良好的工程应用前景. 相似文献
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改进的多模型粒子PHD和CPHD滤波算法 总被引:3,自引:0,他引:3
多模型粒子概率假设密度(Probability hypothesis density, PHD)滤波是一种有效的多机动目标跟踪算法, 然而当模型概率过小时,该算法存在粒子退化问题,而且它对目标数的泊松分布假设会夸大目标漏检对其势估计的影响. 针对上述问题,本文提出一种改进算法. 该算法并不是简单地对模型索引进行采样, 而是用粒子拟合目标状态的模型条件PHD强度, 在不对噪声做任何先验假设的前提下, 通过重采样实现存活粒子的输入交互,提高了滤波性能. 在此基础上, 进一步将算法在Cardinalized PHD (CPHD)的框架下加以实现,提高其目标数估计精度. 仿真实验表明,所提算法在滤波性能和目标数估计精度方面均优于传统的多模型粒子PHD算法,具有良好的工程应用前景. 相似文献
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由于传感器分辨率高或目标存在多个反射源等原因,一个目标可以同时产生多个观测数据,对于解决这种扩展目标的跟踪问题,概率假设密度(PHD)滤波算法是一种有效的方法.针对扩展目标概率假设密度滤波算法中观测集合划分,提出一种利用近邻传播聚类方法进行观测集合划分的多扩展目标跟踪算法.实验结果表明,所提出的方法不但能够获得正确的划分观测集合,而且计算复杂度较已有划分方法有较大降低,同时在多目标跟踪效果方面优于已有算法. 相似文献
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针对标准的概率假设密度(PHD)滤波算法在杂波环境下对群目标跟踪误差较大的问题,提出一种基于自适应遗传PHD滤波的多群目标跟踪方法。该方法在PHD粒子滤波的基础上,利用选择概率减少了新生粒子的数量。为了有效抽取交叉粒子,在时间更新阶段引入当前量测与群目标间的马氏距离。为了提高预测粒子的鲁棒性,推导出自适应交叉与变异操作方案。仿真实验表明,所提出的方法能有效跟踪杂波环境下的多群目标,具有目标总数估计稳定、运动状态估计准确的特点。 相似文献
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基于Gauss-Hermite逼近的非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器 总被引:1,自引:0,他引:1
对非线性多传感器系统,基于Gauss-Hermite逼近方法和加权最小二乘法,提出了一种具有普适性的非线性加权观测融合算法.该算法可将一个高维观测压缩为一个低维观测.在此基础上,结合无迹Kalman滤波器(Unscented Kalman filter,UKF),提出了非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器(WMF(Weighted measurement fusion)-UKF).与集中式融合UKF(CMF(Centralized measurement fusion)-UKF)相比,该算法计算负担小且具有逼近的估计精度.特别是在传感器数量较大时,该算法在计算量上的优势更加明显.仿真例子验证了算法的有效性. 相似文献