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为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。 相似文献
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一种基于卡尔曼滤波及粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:2,自引:3,他引:2
针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若与目标模型匹配度小于一定阈值,则转换跟踪方式利用粒子滤波进行跟踪来修正卡尔曼滤波结果;同时,采用"模板缓冲区法"对目标模型进行更新以保证跟踪的连续性、稳定性及准确性。实验结果表明,这种跟踪算法既发挥了卡尔曼滤波的实时性又保持了粒子滤波的准确性,有较好的跟踪性能。 相似文献
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针对使用传统的卡尔曼滤波器进行多目标跟踪易发生状态估计不准确、航迹断裂的问题,提出了一种转换量测卡尔曼滤波增益自适应调整方法。结合船只目标的运动特性和历史船只航迹数据,采用线性最小二乘拟合提取出航迹参数的变化趋势。使用似然函数分别计算目标预测状态和量测状态与航迹的隶属度。利用预测状态和量测状态的隶属度值对滤波方式进行选择。利用仿真及实测船载地波雷达数据开展了目标跟踪实验,结果表明,使用该文方法能够得到平滑、持续的航迹输出,目标的跟踪距离远、跟踪精度高,优于现有的自适应滤波方法。 相似文献
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基于转换坐标卡尔曼滤波算法的雷达目标跟踪 总被引:8,自引:0,他引:8
在三维空间中推导了转换坐标卡尔曼滤波算法,得到了在目标真实位置已知的条件下去偏转换测量值误差方差的表达式及在测量值已知条件下去偏转换测量值误差方差的表达式,用此算法进行了雷达目标跟踪仿真,取得了较好的跟踪效果。 相似文献
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穿墙雷达对人体目标进行跟踪探测面临一系列技术难点,包括墙体反射产生的虚警、射频干扰、定位误差和目标丢失等。针对上述问题,文中基于多目标数据关联和自适应的卡尔曼滤波算法,提出一种适用于穿墙雷达探测的快转向运 动人体轨迹跟踪综合处理算法,重点解决快转向运动人体目标的跟踪及多运动人体目标的轨迹交叉等问题。实验结果验证了该算法具有虚警较少、轨迹平滑、计算量小、易于工程实现、定位误差可减小50% 等优点。对于反向运动的人体目标, 算法也可进行有效跟踪。 相似文献
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一种基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
运动目标信息探测大量地体现在现实生活以及军事应用中,准确地跟踪并定位运动目标对于国防技术发展具有很大的现实意义和实际价值。以运动物体为目标,提出了采用自适应波门跟踪与卡尔曼滤波算法相结合的技术,有效地跟踪目标并将预测结果与其实际运动轨迹比较,取其误差均值、标准差值,用以证实卡尔曼滤波跟踪目标的有效性。 相似文献
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