在自适应带宽均值移动算法的基础上, 引入粒子滤波, 提出一种新的目标跟踪方法. 该方法通过更新带宽矩阵以适应目标尺度的变化; 采用加权和方法融合定位检测结果, 使跟踪不易陷入局部最优状态; 对粒子进行收敛采样, 维持粒子多样性, 减小累积误差; 提出一种目标扩展搜索策略, 用于目标丢失后重新搜索跟踪目标. 实验结果表明, 所提出的跟踪方法在复杂场景中表现出了较好的鲁棒性, 且跟踪轨迹平滑.
相似文献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.
相似文献针对传统多目标概率假设密度滤波(PHD) 器在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至丢失目标的问题, 设计一种自适应多模型粒子PHD(MMPHD) 滤波算法. 该算法利用多模型近似思想, 推导出一种多模型概率假设密度估计器, 不仅能估计多目标状态, 而且能实时估计未知且时变的噪声参数, 并采用蒙特卡罗方法给出了MMPHD闭集解. 仿真实例表明, 所提出的算法具有应对噪声变化的自适应能力, 可有效提高目标跟踪精度.
相似文献复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会对载波准确跟踪造成影响. 在研究北斗卫星B1 频点信号结构的基础上, 建立以环路中相关积分值为观测量的非线性EKF 模型和UKF模型, 并提出利用滤波估计状态量进行状态反馈控制的方法, 从而解决了载波跟踪环路在高动态及弱信号环境中难以高性能工作的问题. 实验结果表明,状态反馈控制的EKF 模型和UKF滤波模型能准确地跟踪弱信号及高动态下的信号变化, 从而有效控制跟踪误差, 为实现快速准确的载波跟踪奠定了基础.
相似文献多线索融合是解决复杂情况下跟踪问题的有效手段, 为此提出一种基于自适应分块目标模型的多线索融合 粒子滤波跟踪方法. 根据目标颜色分布自适应分块建立目标描述模型, 可提高对目标初始描述的适应性; 采用多线索融合粒子滤波跟踪, 在跟踪过程中能根据子块可靠程度动态调整权重, 提高对剧烈光照变化、目标姿态变化、遮挡等复杂情况的适应性. 实验结果表明, 所提出的跟踪方法在多种复杂情况下能准确有效地跟踪目标.
相似文献针对量测噪声较小的环境下传统滤波算法容易出现偏差增大的实际问题, 基于高斯近似原理, 提出一种基于高斯似然近似的球面径向积分滤波(SRGLAF) 算法. 为进一步解决量测未知环境下的状态估计问题, 充分结合CKF 等确定性采样型滤波算法和SRGLAF 的优势, 设计一种基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波(ASRGLAF) 算法. 仿真结果表明: SRGLAF 能够提高量测噪声较小环境下的估计精度, 而在量测噪声未知环境中, ASRGLAF 能够有效地进行状态估计, 具有明显的滤波优势.
相似文献针对移动传感器网络中的目标跟踪问题, 以及现有控制策略在保持网络拓扑结构连通性和降低能量消耗方面存在的不足, 提出一种基于蜂拥控制的移动传感器网络目标跟踪算法. 首先, 利用网络中部分节点检测目标, 并使用卡尔曼一致性滤波算法估计目标的状态, 在获得比较精确的估计状态的同时降低能量消耗; 然后, 在蜂拥控制下传感器网络始终保持拓扑结构连通性和目标对网络可见, 同时避免节点之间发生碰撞. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.
相似文献针对单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题, 提出一种基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法. 在粒子滤波框架下, 通过计算不同特征对目标和背景的可区分性和稳定性, 设置重要性权值并自适应选择区分能力强、稳定性好的特征描述目标, 建立多特征融合目标模型. 在状态转移过程中, 给出一种基于特征稳定性度量的选择性模板更新策略, 并进行遮挡处理. 实验结果表明, 所提出的算法能够在复杂场景下鲁棒地跟踪目标.
相似文献研究一类基于小波变换的分布式信息一致滤波算法. 首先, 利用Haar 小波变换建立目标状态及其观测在不同粗尺度下的系统模型; 然后, 基于该模型, 在不同粗尺度上分别进行分布式信息一致滤波估计; 最后, 针对不同粗尺度估计, 通过Haar 小波逆变换重构最细尺度(初始尺度) 目标状态的估计. 仿真结果表明, 所提出的算法可以有效提高分布式信息一致滤波算法的计算效率.
相似文献在高斯混合多扩展目标PHD 滤波的基础上, 结合最新兴起的箱粒子滤波, 提出一种基于区间分析的多扩展目标PHD 滤波算法. 采用大小可控的非零矩形区域来代替传统的多个点量测, 这样可降低权值计算中对量测分布的要求. 仿真对比实验表明, 采用区间分析方法在保证近似于传统滤波精度的同时可降低计算复杂度, 在目标数目估计及抗杂波干扰方面也具有较为突出的优势, 并且可解决在目标靠近时由于不能正确给出子划分而造成的漏检问题.
相似文献针对GPS 接收机对载波信号的跟踪性能受到不同类型噪声的影响, 且这些噪声的统计特性很难得到的问题, 提出一种基于扩展集员滤波(ESMF) 的解决方法. 该方法根据载波信号中噪声统计特性未知但有界(UBB) 的特点, 设定合理的噪声边界, 将UBB噪声包含在椭球集合内; 利用集员的思想实现载波信号多普勒频率的在线非线性估 计, 且估计过程中同时能够检测系统坏值的发生时刻. 仿真中, 模型选取三维空间运动的载体. 仿真结果表明, ESMF在处理该模型时是一种有效的鲁棒估计算法.
相似文献针对非线性系统中不可观测故障参数估计和预测问题, 提出一种基于多重渐消因子强跟踪无迹卡尔曼滤波(MSTUKF) 的状态和参数联合估计法, 通过引入多重渐消因子增强了对变化函数未知的故障参数的跟踪能力. 对于得到的故障参数估计值, 利用递推最小二乘法更新约束AR预测模型, 从而实现故障参数的在线估计与预测. 仿真结果表明, MSTUKF方法在故障参数估计精度上优于UKF 和单渐消因子强跟踪UKF, 约束AR模型的预测精度高于无约束条件下的预测精度.
相似文献为解决机器人目标跟踪过程中的遮挡和外观改变等问题, 提出一种分块多特征描述子的方法. 该方法将候选样本分块, 提取图像片的深度、颜色、纹理特征来表示目标构造检测器. 结合目标与机器人的运动构造运动卡尔曼滤波器(MEKF) 作为跟踪器. 跟踪过程中根据目标深度信息调整其尺寸, 结合深度特征及图像片外观相似度进行检测并处理遮挡. 实验结果表明, 该算法对目标的尺度变化、光照改变和遮挡现象具有较强的鲁棒性.
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