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针对非线性非高斯的目标跟踪,传统的卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等算法将会出现滤波精度下降甚至发散的现象,提出了采用粒子滤波算法来解决非线性滤波问题;粒子滤波方法作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤波算法,在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势,但是存在运算量大和实时性差的问题,因此提出了基于EKF的扩展粒子滤波;仿真结果表明:在强非线性非高斯环境下,PF算法的跟踪性能优于EKF算法,基于EKF的扩展粒子滤波能够取得较好的跟踪精度,并且能够有效的减少粒子滤波的运算量。 相似文献
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针对静电探测的数学模型结构复杂、强非线性以及实验测量数据存在极大不确定性的特点和传统粒子滤波(PF)算法存在的缺陷,提出了一种改进的粒子滤波(UPF)算法。该算法以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法生成替代分布并从中采样,理论分析与仿真结果均表明,UPF算法能够提高静电探测系统目标跟踪的稳定性和精确性,解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。 相似文献
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闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种强跟踪粒子滤波(STUPF)算法.该算法将无迹卡尔曼滤波器(UKF)与强跟踪滤波器(STF)相结合作为粒子滤波提议分布,具有在线调节滤波增益阵,提高滤波器跟踪突变状态的能力.在给出闪烁噪声统计模型的基础上,将STUPF应用在几种典型目标运动模型跟踪系统中,并同UKF和... 相似文献
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因GPS技术在楼群密集的城市不能单独完成定位,文中采用GPS/DTMB组合导航新方案,又针对传统二维机动模型的不足,研究三维下的平面变速转弯模型,并作为运动目标的机动模型,同时仿真对比分析不同粒子数目下的粒子滤波算法(PF)跟踪效果,结果表明,200个粒子的误差均值为4.590 6 m,400个粒子误差均值为2.377 6 m,滤波后的轨迹与真实轨迹基本重合,定位跟踪效果好,且粒子数目越多,误差均值、标准差、方差越小,即定位跟踪精度越高。证明了GPS/DTMB组合导航新方案的可行性。 相似文献
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为了提高目标跟踪的准确性和可靠性,采用纯角度跟踪模型和非线性预测滤波算法相结合的方法来确定跟踪目标的实时位置。通过仿真发现,在恰当的选取加权矩阵的前提下,可对模型误差进行实时估计,很好的预测出目标的实时位置,由此表明纯角度跟踪非线性预测滤波算法在目标跟踪应用中不但操作简单,且有很好的精确性和有效性。 相似文献
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为了提升对转弯目标的跟踪精度,本文提出了一种基于粒子滤波的三维转弯目标跟踪方法。首先,针对在三维空间中做HGB机动的目标提出了一种三维转弯模型,并建立了目标拦截过程中合理、可信的导弹动力学模型。然后,分别用粒子滤波(PF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)对三维转弯模型进行匹配滤波,通过对各滤波方法的仿真对比分析,选用PF作为三维转弯模型的匹配滤波方法。最后,将机动目标跟踪问题转化为粒子滤波的求解,通过抑制粒子退化和增加粒子多样性的方法,提高了非线性滤波的估计精度。仿真结果表明,基于粒子滤波的三维转弯模型可以对做HGB机动的目标实现稳定可靠的跟踪,对基于三维转弯模型的非线性滤波问题,相较于EKF和UKF, PF的估计精度至少可提升30%。 相似文献
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为解决视频帧目标跟踪中的尺度变化导致的目标跟踪发生跟丢的问题,提出一种自适应跟踪窗口的处理
方法,利用下一帧的估计位置与当前帧目标位置的差值作为检测量,自适应调整跟踪窗口,实现目标的有效检测和
跟踪。实验结果表明:该方法能有效降低目标跟丢的概率,预防目标的误跟踪,适应目标尺度变化。 相似文献
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基于均值偏移和卡尔曼滤波的目标跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了Mean—shift难以有效地跟踪复杂背景下灰度运动目标的主要缺陷,提出了结合Mean-shift和卡尔曼滤波器的目标跟踪方法。该方法利用卡尔曼滤波器预测目标在当前时刻的起始位置,然后Mean-shift在该位置的邻域内寻找目标所处位置。同时。采用Bhattacharyya系数度量“目标模型”和“候选模型”相似程度.确定“候选模型”是否更换为“目标模型”,避免目标模型过度更新。以地物为背景的飞机目标图像序列试验结果表明该方法较原Mean-shift方法可明显提高阻挡情况下的目标跟踪稳定性。 相似文献
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基于模糊控制交互式多模型粒子滤波的静电机动目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
针对交互式多模型粒子滤波算法(IMMPF)的精度不高,算法更新时间长,难以满足静电机动目标跟踪要求的问题,提出了一种新的基于模糊控制的交互式多模型粒子滤波算法(FIMMPF)。该算法先利用模糊控制方法实现实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵,使与目标当前运动状态最接近的运动模型在混合产生这一采样时刻的初始状态向量里占有更大的比重。同时,为了提高基本粒子滤波算法的精度,减小算法更新时间,再利用中心差分扩展卡尔曼滤波算法产生基本粒子滤波的建议分布函数,实现对目标运动状态的更新。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够以更高的定位精度,更小的计算量实现对静电机动目标的跟踪。 相似文献
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针对现有单一或组合跟踪算法对于复杂背景条件下高速红外目标跟踪稳定性较差的问题,提出了基于相关和卡尔曼滤波的组合跟踪算法。该算法改进了相关跟踪算法的模板设计,并将其计算的目标位置作为卡尔曼滤波观测量输入来修正和预测目标航迹。在多种复杂背景条件下的反复测试验证表明,该算法有较好的鲁棒性,实现了对目标的稳定跟踪,满足光电系统对高速红外目标跟踪稳定性的高要求。 相似文献