基于改进的粒子滤波算法的目标跟踪

为了解决粒子滤波算法在重采样过程中会造成粒子有效性和多样性的丧失,导致粒子贫化现象,提出了一种基于萤火虫算法的改进的粒子滤波算法。该算法在粒子滤波重要性采样过程中使用萤火虫算法,对粒子进行迭代寻优,使得采样出来的粒子更接近真实的后验概率;在粒子滤波重采样过程中,使用萤火虫算法使得粒子向高似然区域移动,提高粒子的多样性。实验结果表明,基于改进的粒子滤波算法目标跟踪效果优于传统的粒子滤波算法,可以在各种具有挑战性的条件下更好地进行目标跟踪。     

一种导向粒子滤波跟踪算法

粒子滤波算法在运动目标跟踪方面有着广泛的使用,粒子滤波中的重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但是重采样会导致粒子的多样性的丧失。针对这个问题,改进粒子滤波算法,改进过程中结合了导向滤波的基本思想,因此将这种方法称为导向粒子滤波跟踪算法。导向滤波是近几年提出的一种新的滤波方式,与传统滤波相比,它在滤波的时候会引入一幅指导图像,鉴于这个思想,我们在进行粒子滤波的时候,引入一种导向粒子作为一个指导量,来保留一些目标图像上的信息。实验证明了这种算法可以更好地对目标进行定位跟踪。     

一种改进重采样的粒子滤波算法

粒子滤波算法中重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但重采样会导致粒子多样性的损失。针对这一问题,对基本重采样算法进行了改进。改进算法首先按基本重采样思想找到权值大的粒子进行复制,然后借鉴遗传算法进行交叉和变异操作,其中变异由变异尺度因子和粒子集的均值来实现。利用改进重采样的粒子滤波算法对经典纯方位目标跟踪问题进行了仿真,仿真结果表明,改进算法具有更好的跟踪精度。     

MCMC粒子滤波算法研究及应用

粒子滤波算法是一种基于贝叶斯估计的蒙特卡罗方法,适用于非线性非高斯系统的分析,被广泛应用于跟踪、定位等问题的研究中。为了解决粒子滤波算法在重采样后,丧失粒子多样性的问题,本文在粒子滤波算法的重采样步骤后,加入了马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC）移动步骤,增加粒子的多样性。利用粒子滤波算法和MCMC粒子滤波算法对目标跟踪问题进行了仿真,并且通过分析仿真实验结果,比较了两种算法的性能,结果说明加入MCMC粒子滤波算法的性能优于粒子滤波算法。     

基于粒子滤波的红外目标跟踪新算法

粒子滤波是一种在非线性和非高斯情形下进行状态估计的有效方法。提出一种基于粒子滤波的红外目标跟踪的新算法。阐述了粒子滤波算法的原理,将粒子滤波引入到红外目标跟踪中。考虑到传统的粒子滤波跟踪算法存在计算量大,误码多的缺点,对传统算法进行了改进。对采样粒子进行优化选择,改进了重采样环节。实验结果表明,改进算法较传统粒子滤波算法能更准确,更有效的跟踪红外目标。     

一种改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法

在非线性非高斯状态空间下，粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法，它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等。本文根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性，将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题，给出了一种改进的粒子滤波算法，并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进。利用Matlab进行了仿真实验，与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较，结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法。     

基于粒子滤波的烧结断面图像火焰区域跟踪

在铁矿石烧结过程中,烧结机尾断面图像中的火焰区域蕴含着大量烧结特征信息.为有效识别烧结断面火焰核心区域,提出了改进的粒子滤波算法对烧结断面图像进行火焰区域跟踪.在经典粒子滤波算法中引入RGB颜色空间生成带权粒子.同时,烧结过程中火焰区域可能合并、分裂及脱落,对粒子滤波算法中重采样方法进行权值优化、粒子舍弃与重采样策略优化,避免由粒子退化现象与样本贫乏问题引起跟踪失败.结果表明,改进的粒子滤波算法能够对烧结断面图像火焰区域进行有效、快速地跟踪.     

基于人工蜂群算法的粒子滤波目标跟踪

针对基于粒子滤波的视频目标跟踪算法中由于粒子重采样过程而导致粒子贫化的问题,提出了一种基于人工蜂群算法的粒子滤波目标跟踪算法,利用群体智能的特点使得粒子集在重采样前得到优化,保持了粒子的多样性,从而解决了粒子贫化问题,同时增加了有效粒子的数目.实验结果表明,基于人工蜂群算法的粒子滤波跟踪算法,比标准粒子滤波跟踪算法所需粒子数更少,对目标遮挡、较复杂背景有较好的跟踪效果.     

远距离纯方位跟踪的改进粒子滤波算法

粒子滤波是一种基于蒙特卡罗采样和递推贝叶斯估计的滤波方法,不受模型非线性和非高斯噪声的限制,因而被用于各种非线性滤波和参数估计问题。但是对于先验信息较少和信噪比较低的问题,其庞大的计算量和缓慢的速度限制了它在实时系统中的应用。这里介绍了粒子滤波基本原理,通过改进权重计算、重采样算法,使计算速度得到提高。这种改进算法用于对海洋远距离纯方位目标进行跟踪仿真,其结果表明,具有速度快,精度高的特点。     

Chopthin重采样粒子滤波的目标跟踪算法

针对粒子滤波中传统重采样存在的滤波性能不稳定、有效粒子数波动剧烈、样贫的缺点,提出了一种基于Chopthin重采样粒子滤波的目标跟踪算法。与传统重采样相比,Chopthin重采样产生的粒子权重不相等,粒子相对集中时,对边缘粒子的舍弃力度更小,因此能够改善传统重采样存在的样贫。Chopthin重采样可以在每一个迭代周期进行,不必在有效粒子数低于阈值时才进行,有效粒子数和滤波性能更加稳定。仿真实验表明,在不增加计算量的前提下,所提算法克服了传统重采样的缺点。