基于粒子滤波的目标跟踪算法浅析

所做的工作是利用粒子滤波理论解决目标跟踪所面临的技术问题。首先介绍粒子滤波中的两种重要算法:贝叶斯理论和蒙特卡罗方法,接着在此基础上详细阐述基于粒子滤波的目标跟踪算法。     

改进萤火虫算法优化粒子滤波的信号源定位

为提高无线电信号源的定位精度,运用粒子滤波方法对其进行定位估计。针对粒子滤波存在的粒子退化问题,提出改进的萤火虫算法优化粒子滤波。首先对萤火虫算法的吸引度公式进行改进,并利用迭代时刻粒子最优值指导个体的移动过程。然后运用改进的萤火虫算法与粒子滤波机制相结合,使粒子趋向于高似然区域,提高粒子的有效性,避免粒子退化,提高粒子滤波算法的滤波精度。最后,将改进后的算法用于无线电信号源定位算法中并进行仿真试验。实验结果表明:该文提出的算法定位结果最大定位误差为0.23%,该算法相比粒子滤波算法的定位精度有很大的提高,是一种有效的、实用性较强的定位估计算法。     

基于高斯粒子滤波的当前统计模型跟踪算法

对于非线性系统估计问题,高斯粒子滤波器可以获得近似最优解,与粒子滤波器相比其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象.采用高斯粒子滤波代替当前模型自适应跟踪算法中的卡尔曼滤波,将高斯粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出了一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪.MonteCarlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于交互多模型粒子滤波算法.     

基于卡尔曼滤波和粒子滤波融合的UWB室内定位算法

基于超宽带(ultra-wideband, UWB)室内定位技术得到了广泛的发展,然而,在LOS(line-of-sight)和NLOS(non-line-of-sight)环境下的UWB的测距信息均存在不同程度的误差,因此,提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对UWB原始数据进行平滑处理;之后提出卡尔曼滤波(Kalman filters and particle filters, KPF)和粒子滤波融合的算法。通过卡尔曼滤波得到的状态量和误差协方差进行粒子采样,克服了传统粒子滤波进行粒子采样时的运动学模型与实际运动不相符的缺点,大幅减少了粒子退化的现象。经过实验,该算法在LOS和NLOS环境中的定位精度分别提升了20.6%和15.6%。     

基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪

针对常规粒子滤波算法粒子数目保持不变的问题,提出了一种可以自适应调整粒子数目的改进算法。该算法将KL距离(Kullback-Leibler Divergence,KLD)引入粒子滤波重采样过程,保证在一定的滤波精度下,可以有效地调整滤波过程中使用的粒子数目,从而实现了滤波过程中粒子数目的自适应。将该算法应用于纯方位水下目标跟踪,仿真结果表明,该方法有效地改善了滤波效果,计算量低,适合于实际应用。     

基于遗传算法的粒子滤波跟踪算法

针对粒子滤波跟踪算法中粒子多样性退化问题,将改进的遗传算法应用到粒子重采样中,改善了样本的多样性.在改进的遗传算法中,使用了多项式重采样进行优选复制;以特定区间的随机数做交换率进行样本交叉繁殖;使用了马尔可夫链蒙特卡罗移动加高斯白噪声做样本变异繁殖并使用快速MH 抽样算法选取样本.改进后的粒子滤波跟踪算法不但保持了较高的运算效率,而且还较好地提高了跟踪的稳定性.试验表明,改进后的粒子滤波跟踪算法目标跟踪更加稳定,目标定位更加准确.     

基于多特征CamShift优化的粒子滤波跟踪

提出了一种将粒子滤波和CamShift相结合的多特征视觉跟踪方法.通过CamShift对粒子的位置和尺度同时进行优化,使得跟踪窗口能随着目标尺度的大小变化相应调整.同时采用自适应方式将颜色信息和运动信息在CamShift优化的粒子滤波框架下有效结合起来.该方法使用CamShift对粒子传播进行优化,每个粒子都收敛到目标附近,粒子的有效性得到提高.实验结果表明,使用10个粒子的CamShiit优化的粒子滤波的跟踪误差小于100个粒子的传统粒子滤波的跟踪误差.并且由于多特征的使用,目标在受到背景相似物体干扰和场景光线发生显著变化等情况下仍能实现稳定的跟踪.用较少的粒子就能实现稳定的跟踪,减少了计算代价,提高了跟踪的鲁棒性.     

粒子滤波算法在静止目标定位时的数学建模

粒子滤波算法在目标定位中主要用于目标跟踪,对静止目标定位的应用研究鲜有报道,尤其是针对具体的无线电移动监测车,已知数据只有车的位置坐标和目标示向度情况,数学模型的建立还没有文献可供参考。在熟悉粒子滤波机理的基础上,参考粒子滤波在目标跟踪时建立数学模型的方法,结合无线电移动监测车对静止目标定位的实际需要,建立粒子滤波算法在静止目标定位时的数学模型,模型中融合分类和择优的措施以提高定位精度。最后在LabVIEW平台下对所建立的模型进行仿真实验,结果表明所建立的模型准确可行。     

多传感器多目标粒子滤波算法

为了能够有效解决非线性、非高斯环境中多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的多传感器联合概率数据互联粒子滤波算法(MJPDAP)。该算法应用广义S-D分配的规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合以形成等效量测点,并计算所有等效量测点的联合似然函数。在此基础上,结合联合概率数据互联(JPDA)的思想计算各个粒子权值,以获得最终的跟踪结果。仿真结果表明,与单传感器联合概率数据互联粒子滤波算法(SJPDAP)相比,该算法位置跟踪精度能提高20m左右。     

免疫粒子滤波在声呐图像目标跟踪中的应用

基于前视声呐图像序列,研究并实现了经免疫算法优化的粒子滤波水下目标跟踪。声呐图像分割成二值图后,提取目标的区域形状特征以构建观测模型,设计目标模板自适应更新方法;将免疫算法的克隆与变异思想引入到粒子滤波中以解决粒子退化问题。对两组水下运动物体的跟踪实验表明,即使目标存在一定形变与干扰,文中的免疫粒子滤波算法仍能以较高的精度跟踪到目标真实运动轨迹;相比于传统粒子滤波算法,稳定性也更强。     

一类基于信息融合的粒子滤波跟踪算法

本文提出了一种基于图像多特征信息融合的粒子滤波跟踪算法.该算法利用颜色柱状图描述运动目标颜色分布信息,帧间差的梯度图像描述目标运动信息,并在柱状图框架下给出了运动目标颜色和运动似然模型,保证了颜色和运动似然模型在尺度上的统一.由于图像多特征提供了运动目标多方面的测量信息,从而提高了算法的可靠性.试验表明该算法在使用相同粒子数目的情况下较采用单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法效果好.     

基于空间直方图的多目标粒子滤波跟踪

针对复杂场景中多目标跟踪问题,本文给出了目标的出现与消失、遮挡等模型描述,将其统一到粒子滤波的框架下,提出了一种可以处理目标数可变的多目标跟踪算法.对场景中的目标数建立马尔科夫模型,采用转移概率矩阵描述跟踪过程中目标出现,消失的情况;在状态表示中增加辅助变量,明确目标之间可能的遮挡;采用目标空间直方图建立基于唯一性原则的观测似然函数,通过后验概率分布估计目标数及目标状态.实验结果表明,本文算法能有效地处理跟踪过程中的目标数变化、目标遮挡等问题,实现多目标的正确跟踪.     

基于在线特征选择的粒子滤波跟踪算法

在复杂场景下,传统的粒子滤波跟踪算法较难定位目标.针对此问题,提出了一种基于在线特征选择的粒子滤波跟踪算法.该算法首先在线、自适应地通过Fisher判别准则,从16个不同的颜色特征空间中选择最能区分目标及其邻近背景的1个最佳特征空间,然后在这个最佳特征空间中用基于统计直方图的粒子滤波算法跟踪目标.试验结果表明,该算法鲁棒性和准确性较好,在光照变化.目标自身发生形变和遮挡情况下能够准确地对目标进行跟踪.     

改进的粒子滤波目标跟踪算法

针对环境迁移、目标被遮挡或姿态变化较大时传统粒子滤波算法的鲁棒性不强的问题,提出一种改进的粒子滤波目标跟踪算法。建立目标模型时,将目标的HSV颜色特征和Uniform LBP纹理特征进行加权融合;粒子重采样过程中,采用加权随机采样方法,将粒子权值作为重采样的影响因子而非决定因子,以提升粒子多样性,降低粒子衰退对目标跟踪的影响;目标被干扰时,采用卡尔曼滤波对目标位置进行偏移校正,以获取目标正确位置;最后采用模板更新策略对目标模板进行实时更新。实验结果表明：相较于传统粒子滤波算法和CMT算法,本文算法对复杂环境中目标被遮挡和姿态变化的情况下都具有较好的鲁棒性。     

一种改进的自适应重采样粒子滤波算法

针对粒子滤波跟踪算法中重采样所引起的粒子多样性缺失问题,提出了一种自适应粒子滤波重采样方法。首先将粒子权值进行分类,中等权值粒子保持不变,大、小权值粒子进行权值优化组合,其次对优化组合后的小部分粒子进行系统重采样。最后对粒子的权值及粒子的复制次数分别进行比较运算。试验结果表明,改进后的粒子滤波算法不仅提高了机动目标跟踪的运算效率,而且还有效提高了跟踪的稳定性,目标跟踪更加准确。     

粒子滤波法在移动物体定位中的应用

本文就粒子滤波在移动物体定位应用展开的研究中,论述了PFLT的设计,希望由此能够为相关领域的研究带来一定启示。     

一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法

针对单纯的基于颜色的跟踪方法在复杂背景下会导致跟踪失败的问题,本文提出一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法。颜色直方图是对目标的全局描述,而方向梯度直方图包含了一定的结构信息,二者可以互为补充,因此本文算法同时用颜色直方图和方向梯度直方图来描述目标,在粒子滤波框架下将目标颜色和梯度信息有机结合,并自适应更新。实验表明,本文算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性。     

基于粒子滤波的交通标志牌自动跟踪方法

提出了一种基于粒子滤波的交通标志牌自动跟踪算法。首先对采集图像进行预处理来提高图像的对比度,接着利用颜色特征对交通标志牌进行检测并通过形状特征来对检测得到的交通标志牌候选区域进行筛选;然后在HSI颜色空间统计第一步得到的交通标志牌的颜色直方图特征信息,最后利用此特征采用粒子滤波算法实现对交通标志牌的跟踪。实验结果显示,对于分辨率为270*480的采集图像,粒子滤波算法每秒钟可以跟踪20帧,正确率达到了92%以上,表明该算法能实现对复杂背景下交通标志牌的自动跟踪。     

基于粒子滤波的液态场环境声源定位方法

研究了石油储罐罐底腐蚀声发射源的定位方法.针对有限空间液态场中水声信号的多途效应严重影响声源目标定位问题,提出一种基于粒子滤波的到达时间差(TDOA)声源定位方法,充分考虑广义互相关结果中多途效应导致的多个峰值,采用高斯似然函数进行重要性采样,实现对多途效应影响的抑制.水池实验结果表明这种方法比传统的Chan方法具有更高的定位准确性和精度,定位结果的均方根误差(RMSE)为Chan方法的10%,提高了定位性能.     

在列车组合定位系统基于奇异值分解的粒子滤波算法研究

粒子退化是粒子滤波算法存在的主要问题之一,针对该问题,提出了一种基于奇异值分解的粒子滤波算法。测试表明,所提算法能够提供更高地定位精度。