基于粒子滤波的机动目标跟踪

在单机动目标跟踪中,目标的机动情况是未知的,提出的算法用粒子滤波器求加速度的估计,由Kalman滤波得到加速度的重要性概率密度函数。仿真实验结果表明,该算法可较好地跟踪目标状态（包括加速度）的变化。     

机动目标跟踪的IMM和IMMF-LS自适应滤波算法

介绍了一种跟踪机动目标的交互式多模型 (IMM)自适应滤波算法 ,并在其基础之上介绍了一种基于状态的扩充具有固定延时的平滑IMM算法 (IMMF -LS) ,分别采用了Singer模型和“当前”统计模型与CA模型进行交互运算。蒙特卡洛仿真结果表明了IMM具有明显的综合多模型的优点 ,IMMF -LS的跟踪精度明显高于IMM算法。     

基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究

针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果。仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果。     

基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪算法

针对当前机动目标跟踪领域中多模型算法存在的问题,提出一种基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪算法.首先,依据前一时刻每个粒子采用的模型状态和模型间的状态转移概率,实现对当前时刻模型的采样;然后,将采样模型用于对当前粒子的预测,并根据当前时刻得到的量测数据实现对预测粒子权值的度量;最后,通过重采样策略和概率最大化原则完成对模型的合理选择和状态的有效估计.仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于萤火虫优化粒子滤波的新型机动目标跟踪算法

交互式多模型粒子滤波算法需要多个模型才能对强机动目标进行跟踪,并且粒子滤波的重采样会导致粒子贫化现象,针对该问题提出一种新型机动目标跟踪方法.该方法首先将萤火虫群体的吸引和移动机制引入粒子滤波;再将改进粒子滤波引入交互式多模型中,通过智能寻优的方式提高交互式多模型的跟踪精度和稳定性.实验结果表明,相对于IMM-PF,改进方法可以用更少的时间达到同等精度,提高了机动目标跟踪的效率.     

基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法研究

随着人工智能技术的发展以及数字图像处理技术的应用日渐普及,目标跟踪成为国内外学者的研究热点,该文针对无人机目标跟踪易受遮挡、形变、等复杂背景的干扰导致跟踪失败等问题提出一种基于自适应的粒子滤波的无人机目标跟踪算法。实验结果表明,该算法能有效地减少因复杂因素干扰导致的目标跟踪精度下降的问题,具有良好的鲁棒性。     

基于自适应蝙蝠粒子滤波算法的WSN目标跟踪

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。     

基于方差检测的自适应机动目标跟踪算法

首先建立了机动目标跟踪的系统动态模型和观测模型,在此基础上提出并分析了基于方差检测的状态自适应调整滤波器,针对不加自适应修正的Kalman滤波在机动目标跟踪中的不足,通过仿真验证了基于方差检测的状态自适应调整滤波器的正确性和可行性.     

目标跟踪的自适应双重采样粒子滤波算法

针对传统粒子滤波存在的粒子退化、贫化问题及粒子集个数不能自适应改变带来的滤波精度和收敛速度下降的问题,提出一种基于双重采样的自适应粒子滤波算法。该算法首先利用观测新息来确定重采样粒子分布方案,然后在首次重采样基础上,采用粒子交又聚合算法进行二次重采样,提高了粒子的使用效率,避免了由于使用过多粒子而增加计算量的问题。基于DR/GPS的实验仿真结果表明,与传统的PF算法相比,该算法有效提高了滤波精度和稳定性。     

基于IMM多传感器顺序粒子滤波跟踪机动目标算法

针对交互式多模型粒子滤波在跟踪机动目标时精度受限问题,提出一种基于交互式多模型(IMM)的多传感器顺序粒子滤波算法。采用IMM机制实现目标运动模式的确认;在合理利用单传感器量测和多传感器量测中冗余和互补信息的基础上,引入顺序重抽样方法改善粒子分布,并将改善后的粒子应用于IMM粒子滤波算法框架。仿真实验结果表明:新算法能够估计出强机动目标状态,且精度明显优于标准IMM粒子滤波算法。     

Interacting MCMC particle filter for tracking maneuvering target

In this paper, a new method, named interacting MCMC particle filter, is proposed to track maneuvering target. The particles are sampled from the target posterior distribution via direct interacting MCMC sampling method, which avoids sample impoverishment and increases the robustness of the algorithm. Moreover, the interacting MCMC particle filter algorithm accelerates the MCMC convergence rate via propagating each particle based on both its history information and the information from other particles.     

一种改进的基于Camshift的粒子滤波实时目标跟踪算法

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。     

改进的多模型粒子滤波机动目标跟踪算法

传统的多模型粒子滤波算法(MMPF)在机动目标跟踪中存在模型粒子数难以控制的问题.本文提出了一种改进的多模型粒子滤波算法,将模型估计和状态估计分开计算,并用模型似然函数计算模型后验概率.各模型的粒子数根据模型特性预先选定,在递推过程中保持不变,且模型间的粒子不进行交互,减少了计算量.仿真表明,同MMPF相比,该算法能用较少的粒子数获得更好的跟踪精度.     

基于边缘粒子滤波的目标跟踪算法研究

为了提高目标跟踪过程中粒子滤波结果的精度,将边缘粒子滤波算法应用于目标跟踪。首先将目标运动状态向量划分为线性和非线性两个子向量,然后,采用卡尔曼滤波方法处理线性状态子向量,采用粒子滤波方法处理非线性状态子向量。使用边缘粒子滤波算法和标准粒子滤波算法对目标进行跟踪仿真。仿真结果表明：将边缘粒子滤波算法应用在目标跟踪过程中,能够取得更高的跟踪精度;时间复杂度增加仅6%;在粒子数相对较少的条件下,仍能够保持较好的滤波性能。     

基于改进扩展卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法*

针对扩展卡尔曼粒子滤波算法滤波精度较低和粒子退化的问题,将马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和扩展卡尔曼粒子滤波相结合,应用于目标跟踪。该算法利用扩展卡尔曼滤波来构造粒子滤波的建议分布函数,使建议分布函数能够融入最新的观测信息,以便得到更符合真实状态的后验概率分布,同时引入MCMC方法对所选的建议分布进行优化处理,使抽样粒子更加多样性。仿真结果表明,该算法能有效地解决粒子贫化问题并提高滤波精度。     

一种基于改进粒子滤波的多目标跟踪算法

针对复杂背景环境下的多目标跟踪问题,论述了主要的数据关联技术,将目标检测算法与粒子滤波相结合,利用颜色直方图作为观测模型,并利用全领域(GNN)算法进行数据关联.提出一种改进的基于粒子滤波的多目标跟踪算法,实现了视频场景中的多个目标跟踪.该算法对于目标在场景中的频繁出现和消失、相似外表、交叉运动和短暂遮挡等均有较好的处理效果.     

基于鲁棒容积卡尔曼滤波的自适应目标跟踪算法

目标跟踪系统的观测野值将大大降低滤波算法对目标状态的估计精度.为了解决这个问题,提出了一种基于鲁棒容积卡尔曼滤波的自适应目标跟踪算法.借鉴Huber等价权函数的思想,构造了基于平方根平滑逼近函数的修正因子以抑制观测野值的影响,并结合容积卡尔曼滤波器求解框架推导出该算法.区别于Huber方法对观测残差的每个维度分别进行处理,提出的算法能够对观测残差进行综合评判.理论分析证明所提算法具有更好的数值稳定性.仿真实验表明,所提算法能够自适应地减少异常值的不利影响,与现有算法相比具有更优的滤波性能.在仿真实验中还对几种滤波算法的计算花费进行了比较,发现所提算法未大幅增加计算成本.     

一种改进的广义标签多伯努利机动扩展目标跟踪算法

针对广义标签多伯努利滤波器(GLMB)预测步和更新步分别需要进行剪枝而导致计算量大、运行效率低且只考虑到单个运动模型的问题,提出一种多模型一步更新广义标签多伯努利机动扩展目标跟踪算法.首先通过公式推导将预测步与更新步合并,给出一种新的一步递归表达式;然后将多模型思想引入到一步递归表达式中,得到最终的多模型一步更新方程,同时基于吉布斯采样提出一种快速剪枝方法对其进行剪枝.由于改进后的滤波算法只涉及到一次剪枝且剪枝方法高效,算法的运行时间大大缩短;同时,由于采用了多模型思想,对机动目标的跟踪精度有了一定的提高.仿真实验表明,所提出的改进算法可以有效估计机动目标状态,且相比于多模型标签多伯努利滤波器(MMGLMB)计算效率明显提高.