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针对非线性的目标跟踪采用了基于模糊聚类和粒子滤波的混合跟踪算法,取得了优于卡尔曼滤波跟踪的良好效果.首先利用模糊C均值聚类算法对采集的数据进行基于目标的隶属度的分类,然后利用粒子滤波算法对目标进行位置估计.仿真结果表明:非线性视频跟踪中混合算法对目标的跟踪效果要好于卡尔曼滤波算法,降低了跟踪误差. 相似文献
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为提高杂波条件下的机动目标被动跟踪的性能,提出了一种新的粒子滤波目标被动跟踪算法。在声纳的输出端,提取信号的幅度信息(AI),建立多模型对转弯机动目标进行状态估计,以粒子滤波算法作为基本跟踪滤波算法,将AI与概率数据关联(PDA)算法中的似然比相结合,详细推导了结合AI的粒子滤波目标被动跟踪算法(PF-AI)实现的具体过程。在同一被动目标跟踪场景,同时使用单纯PDA算法、结合辅助信息的PDA算法和PF-AI进行被动跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,并使用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,与两种基于PDA的跟踪算法相比,PF-AI具有更高的跟踪精度,且算法易于实现。 相似文献
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为了解决杂波环境下多机动目标的数据关联难题,提出了一种将粒子滤波器(PF)和联合概率数据关联(JPDA)相结合的数据关联算法,该方法首先应用粒子滤波方法对目标的状态进行采样,得到样本(粒子),并结合量测,通过JPDA方法计算得到联合互连事件的关联概率,而该关联概率实际上就是PF中粒子的权值。通过选取适当的有效采样尺度作为衡量PF退化现象的测度,采用重要性重采样技术克服了标准PF的退化现象,降低了算法的计算量。仿真结果表明,粒子滤波方法可以较好地解决杂波环境下跟踪多机动目标的数据关联问题;重要性重采样PF的计算复杂度低于标准PF。 相似文献
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多目标跟踪问题是目前目标跟踪领域的一个重要研究方向,其中被动跟踪更加复杂也更具有实战意义。为了提高多目标跟踪算法的精度及稳定性,减少算法的计算开销,采用了粒子滤波与Gibbs抽样相结合的方法。粒子滤波能很好地解决目标跟踪中状态估计的非线性问题,将其应用扩展到多目标的跟踪维持;运用Gibbs抽样解决多目标跟踪中的数据关联问题,提高了关联的准确度,减小了计算开销。仿真试验证明:上述算法能较好地解决多目标跟踪问题,具有较好的估计精度。 相似文献
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基于航迹隶属度的分布式系统数据融合算法 总被引:3,自引:0,他引:3
航迹关联与航迹融合是分布式目标跟踪系统数据融合的关键.本文研究了基于航迹隶属度的数据融合算法.综合各传感器航迹估计形成的目标运动状态特征向量与传感器分辨率,根据模糊聚类算法建立各观测时刻航迹隶属度矩阵与系统航迹关联决策矩阵,解决融合中心航迹关联问题.根据加权融合算法思想,结合各观测时刻航迹隶属度矩阵,实时、动态分配航迹号集合中各局部航迹权值,解决目标航迹融合问题.蒙特卡罗仿真表明,算法航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法,并得到与简单航迹融合算法一致的目标融合航迹. 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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针对低精度雷达的数据关联和目标机动跟踪问题,在此介绍了一种改进的邢滤波算法,该方法通过引入隶属度函数,很好地解决了该体制雷达下的数据关联和目标机动判断问题,提升了数据关联及目标机动判断的准确性。工程实践证明,该方法应用于航迹起始和争动目标跟踪中,大大提高了跟踪的性能,具有很好的实用性。 相似文献
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提出一种利用直觉模糊集评价红外伪装性能的方法.建立了伪装目标和背景红外图像的灰度值与直觉模糊集隶属度、非隶属度的关系;提出用Gamma函数作为隶属度函数,并用直觉模糊集方法重新描述红外图像;通过计算伪装前后直觉模糊集描述图像的三种模糊距离(Euclidean距离、Hamming距离以及Hausdoff距离)评价伪装效果.实验证明,用Gamma函数作为隶属度函数的直觉模糊集方法评价红外图像伪装具有很好的稳定性,且简单有效. 相似文献
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针对粒子滤波算法中的权值退化问题,提出了一种遗传算法辅助下的粒子滤波算法。利用遗传算法在选择继承性上的优势,将遗传算法中的选择、交叉和变异操作引入到粒子滤波算法中。在此基础上,将改进的粒子滤波算法与建立的全球定位系统(GPS)非线性动态状态空间模型结合应用于GPS定位数据处理问题,通过采集实测GPS数据将改进粒子滤波算法与基本粒子滤波算法做了比较。结果表明,遗传算法辅助下的粒子滤波可以增加有效粒子数目,有效解决粒子退化问题,可提高GPS定位数据处理精确度。 相似文献
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在低信噪比环境中检测和跟踪运动目标是目标跟踪的重要内容,TBD是弱小目标检测与跟踪的有效方法,不同的TBD方法在检测跟踪性能及运算量上有不同的特点.针对HPRF-PD雷达的应用,建立了目标的动态模型和观测模型,给出了动态规划和粒子滤波TBD算法的原理及实现流程,并对各步骤的实现进行了详细说明,通过仿真实验比较了两种算法的检测、跟踪性能和运算量.仿真结果表明,动态规划TBD运算量较小,更易于实现,而粒子滤波TBD具有更好的跟踪性能,且在低信噪比下有较高的检测能力. 相似文献