一种基于粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法

研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于粒子滤波的高斯目标模型跟踪方法。粒子滤波是一种在非线性和非高斯情形下进行跟踪的强有力方法。将状态粒子决定的区域所对应的灰度分布与参考模型灰度分布相比较,得出最佳的后验估计。运用最佳粒子方法确定目标的坐标,实现跟踪、对真实红外图像序列的实验表明,该算法可成功跟踪和检测信噪比为1的小目标。     

基于空间直方图的海杂波背景下红外目标跟踪

空间直方图融合了目标的灰度分布信息和灰度的空间分布信息,比传统的灰度直方图更具有目标鉴别能力。为实现海杂波背景下稳健跟踪红外目标,本文在基于粒子滤波算法的红外目标跟踪系统框架中,将加权样本集表示红外目标的状态后验概率分布;采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型;利用目标区域的空间直方图描述红外目标,其中通过核概率密度估计建立红外目标的灰度分布,然后统计灰度分布的空间信息建立空间直方图;通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,最终提出一种在海杂波背景下的基于空间直方图的粒子滤波红外目标跟踪算法。实     

基于增量学习的红外目标粒子滤波跟踪方法

针对红外图像序列中目标与背景的对比度低、灰度特征易受噪声影响等特点,提出了一种基于增量学习目标表观模型和粒子滤波的红外目标跟踪方法。通过在线学习机制,利用增量奇异值分解算法对图像特征空间的基向量进行准确更新,从而建立红外目标的鲁棒表观模型。在此基础上,采用粒子滤波对目标状态进行有效预测,实现了红外目标的有效跟踪。实验结果表明,该方法能有效、准确地跟踪红外图像序列中的运动目标。     

一种改进型的粒子滤波器

针对复杂背景条件下图像序列中跟踪运动目标的问题,提出一种改进的粒子滤波图像跟踪算法,该算法利用遗传算法的研究成果,采用选择、交叉、变异等步骤实现对粒子的重采样,解决了粒子滤波器所面临的粒子退化和匮乏问题.由于该算法利用了遗传算法的全局寻优特性,因此该算法具有较强的稳健性.同时,粒子滤波可实现非线性非高斯状态空间模型的最优估计,将该粒子滤波用于目标跟踪,具有较好的过遮挡能力.实验结果表明,该算法状态估计性能好,能够很好地实现复杂图像序列中的目标跟踪.     

基于序列蒙特卡罗滤波的车辆跟踪算法研究

针对非线性目标跟踪中模型或函数近似等最优估计缺陷问题,提出了基于帧间预测和特征匹配的序列蒙特卡罗滤波跟踪算法。算法中采用在HSV色彩下的空间加权直方图描述跟踪车辆的状态特征,通过简单的随机漂移模型实现估测样本的帧间传递,利用估测样本与期望目标间的相似度量完成样本权重赋值运算,最终利用加权样本值估计实现待测目标的后验状态。实验结果表明,基于序列蒙特卡罗滤波的车辆跟踪算法计算简单有效,能够在复杂环境下实时、准确跟踪道路上无规律、非线性运动的车辆,并能够有效适应车辆部分遮挡和短时丢失等情况。     

基于IMMEPF的多普勒盲区目标异类多传感器联合跟踪

对于机载脉冲多普勒雷达,多普勒盲区是不可避免的。为解决多普勒盲区内机动目标跟踪问题,提出了基于扩展卡尔曼粒子滤波(IMMEPF)的雷达和ESM联合跟踪算法。该算法融合了交互式多模型(IMM)、粒子滤波(PF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的优势,采用多模型结构以匹配目标的运动模型。粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,而采用EKF产生粒子,由于考虑了当前观测值,使得粒子的分布更接近后验概率密度分布,克服粒子的退化现象,从而提高估计精度。仿真结果表明,给出的算法能够显著提高对落入多普勒盲区内的目标点迹的跟踪精度。     

一种基于QMC-APF的检测前跟踪算法

针对粒子滤波检测前跟踪算法中存在的粒子数目大,导致计算量和存储量大的问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗的辅助粒子滤波检测前跟踪算法。该算法通过引入拟蒙特卡罗思想,产生低差异序列代替原来算法中的伪随机序列,使得粒子分布更加均匀,可以有效降低粒子数;采用辅助粒子滤波算法,对粒子进行两次加权操作。实验仿真表明,在对雷达弱目标进行检测与跟踪的过程中,该算法能够在保证算法性能的同时减少算法中的粒子数目,有效降低计算量和存储量。     

基于粒子滤波和Viterbi序列检测的数字信号盲解调算法

针对非协作通信下数字信号解调的问题,提出一种基于粒子滤波和Viterbi序列检测的盲解调算法。粒子滤波使用一组具有相应权值的粒子来表示未知参数的后验分布,再利用Viterbi算法对信号符号作进一步估计,最终实现对数字信号的盲解调。经仿真实验验证,该方法可以有效完成对BPSK、QPSK、UQPSK、OQPSK、8 PSK等常用PSK数字信号类型的盲解调,且较传统方法实现起来更为方便。     

特征融合的灰狼优化粒子滤波目标跟踪算法

针对传统粒子滤波算法在跟踪目标所处环境迁移,目标姿态变化和发生遮挡时容易出现跟踪框漂移现象,提出一种基于灰狼算法优化的粒子滤波跟踪方法(GWOPF)。首先,将全局特征HSV颜色特征和局部特征方向梯度直方图(HOG)特征加权融合建立观测模型;然后,用灰狼算法(GWO)优化粒子滤波算法结构,利用GWO位置更新机制改善粒子空间分布状况,在粒子重采样前进行权值自适应调节,解决原始粒子滤波方法采样时出现的粒子退化问题并优化滤波效果。实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的Tiger和Girl视频序列中跟踪成功率分别达到了97.5%和95.0%,单帧处理时间缩短至24.6 ms和18.4 ms,具有较高的跟踪精度和良好的鲁棒性,能够应对跟踪目标发生旋转、部分遮挡等情况以及实时性要求。     

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。     

基于改进粒子滤波的RFID室内目标定位算法

针对于LANDMARC算法的RFID室内定位精度受传输路径影响严重,直接采用粒子滤波自适应性差的问题,提出一种基于改进粒子滤波的RFID室内定位算法。该算法首先利用极限学习机(ELM)拟合阅读器接收信号强度与标签距离之间的非线性关系,构建信号传输模型,筛选邻近标签集;然后采用自适应学习因子优化粒子滤波过程,提高粒子全局寻优能力和收敛速度。仿真实验结果表明,该算法能够有效实现待测标签的RFID室内定位,且定位精度较高,收敛速度较快。     

Target tracking by lightweight blind particle filter in wireless sensor networks

For realizing robust target tracking with wireless sensor networks in the circumstance where the propagation parameters of the characteristic signal emitted by the target are unknown, a novel tracking algorithm under the particle filter framework is proposed. We propose a scheme to realize particle weight calculation without the prior knowledge about the propagation parameters of the target's characteristic signal. With the use of the monotonic relationship of the distance and the received signal strength, we define the signal characteristic sequence and particle distance sequence and utilize the modified sequence distance between the signal characteristic sequence and the particle distance sequence as the criterion to calculate the particle weight blindly with simple lightweight operations. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于粒子优化的多模型粒子滤波算法

针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法．在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新量测信息的有效利用,进而提升单个采样粒子对于真实系统状态和模型逼近的有效性．理论分析和仿真结果表明：新算法在系统状态估计的精度以及模型辨识的准确性方面均明显地优于交互式多模型粒子滤波算法和多模型粒子滤波算法．     

基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法

 针对粒子滤波中重采样过程与优化提议分布的处理方式导致的粒子溃退和算法实时性下降问题,通过广义UT变换原理和卡尔曼滤波预测更新机制的引入,实现当前量测信息对于状态估计结果的直接优化,给出了一种基于广义UT变换的粒子滤波算法。另外,将改进后算法与交互式多模型相结合,进而提出了一种基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法．理论分析和仿真结果表明：新算法在计算复杂度方面与标准粒子滤波相近,在滤波精度方面优于标准粒子滤波及其改进算法．     

基于LMS算法的自适应滤波器仿真实现

为了达到最佳的滤波效果,使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性,提出了一种自适应算法:最小均方算法(LMS算法)。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性,所以获得了极为广泛的应用。针对用硬件实现LMS算法的自适应滤波器存在的诸多缺点,采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应滤波器进行了仿真试验。仿真结果表明,应用LMS算法的自适应滤波器不仅可以实现对信号噪声的自适应滤除,还能用于系统识别。     

基于FPGA的LFM信号匹配滤波的时域实现

为解决频域法实现信号匹配滤波时硬件开销较大的问题,采用时域法实现线性调频（LFM）信号的匹配滤波。设计了一款针对LFM信号的8阶分布式结构的时域匹配滤波器;利用FPGA的ROM宏模块构建查找表,实现分布式滤波算法;基于FPGA器件完成了滤波器的设计与集成。仿真结果显示,滤波器占用170个逻辑单元、109个寄存器、3K字节存储器,逻辑资源开销较小。与传统FIR结构的乘累加算法相比,分布式滤波算法运算速度更快。     

应用粒子滤波器实现混沌通信系统的盲信道均衡

粒子滤波器(Particle filter,PF)是一种结合重要性权重抽样的序贯蒙特卡罗方法,能够应用到任意状态空间模型,并且能较好地估计经过非线性变化后的随机变量的统计特性.本文应用粒子滤波器和信号建模技术研究混沌通信系统的盲信道均衡问题,发展基于混沌的通信系统的盲均衡技术.仿真结果证实了,当Logistic映射作为混沌发生器和通信场景为固定参数与时变衰落信道时,该盲信道均衡器与基于扩展卡尔曼滤波算法的盲均衡器和基于无先导变换的自适应盲均衡器相比,有较好的均衡实现.此外,利用本文的盲均衡算法,实现了一种混沌调制通信系统的解调.     

基于DSP的新型汉字NAVTEX系统接收机的设计

介绍了NAVTEX接收机的工作原理与信号特点，提出采用软件无线电技术和DSP技术进行NAVTEX接收机的设计思路，所设计的接收机采用数字滤波解调与自检等技术，在系统功能方面具有参数调整方便与易升级的特点。     

基于复似然比的粒子滤波改进算法

针对低信噪比微弱目标的实时检测与跟踪问题,提出了基于复似然比的粒子滤波改进算法。该算法弥补了传统粒子滤波利用幅度似然比计算粒子权重而忽略相位信息的缺陷,推导了基于复似然比的粒子权重表达式,从而更好地利用了目标原始信息。同时,基于幅度似然比的权重计算需要多次进行贝塞尔函数运算,而基于复似然比的权重计算只需进行一次贝塞尔函数运算,可以有效降低计算复杂度。仿真结果表明：改进算法不仅在检测与跟踪性能上优于传统粒子滤波算法,所需计算时间也明显降低。     

基于RPF的异构传感器检测前跟踪算法研究

针对异类传感器信息差异化、标准粒子滤波在检测与跟踪时存在的粒子贫乏等问题,提出了基于RPF的异类传感器检测前跟踪算法.由于标准粒子滤波器容易产生粒子贫乏,无法对检测空间进行有效搜索检测,因此,引入RPF滤波器解决粒子滤波器重采样时的粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下确保跟踪与搜索粒子数目不变;同时利用粒子空间分布特点,通过空间变换的手段实现粒子空间转换与配准,以此实现异类传感器在概率空间的一致表示.对该算法进行仿真,仿真实验结果表明异类跟踪算法优于单一传感器的检测与跟踪性能.