基于扩展卡尔曼滤波器的矢量跟踪算法研究

该文针对矢量跟踪算法缺乏定量分析的问题,对线性化模型与跟踪误差进行了研究.为了提高矢量跟踪环的动态跟踪性能,修正了已有线性化观测矩阵忽略接收机伪距率对位置的偏导项的问题;提出了新的环路反馈量,简化了运算过程.推导出了矢量跟踪环的热噪声跟踪误差,与标量跟踪环相比跟踪门限明显降低,并且在相同条件下,观测卫星数越多,矢量跟踪环的跟踪门限越小;推导了矢量跟踪环的动态应力跟踪门限,证明矢量跟踪环可以处理高动态微弱信号.通过 Monte Carlo 仿真验证了理论分析结果的正确性.     

卡尔曼时延值滤波器

介绍一种已用于水下被动跟踪的卡尔曼时延值滤波器,并给出了其滤波性能和跟踪能力的实验结果。     

基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法

为了有效解决运动目标遮挡时目标信息容易丢失从而导致跟踪失败的问题,提出一种基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法。该算法首先利用高斯混合模型的背景差分法,结合空间邻域的相关性信息得到运动目标图像,然后通过建立帧间关系矩阵将跟踪情况分为5种状态分别进行处理,这5种状态是新目标出现、目标匹配、目标遮挡、目标分离和目标消失。采用卡尔曼滤波器预测目标参数,建立目标在下一帧中的预测信息。当运动目标相互遮挡时,在卡尔曼滤波器预测区域内采用交叉搜索法实现多个运动目标的精确匹配。通过多个视频序列测试,该算法能够获得良好的跟踪结果。     

转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

本文在三维空间中推导出转换坐标卡尔曼滤波算法,用此算法进行了雷达目标跟踪仿真,和用推广的卡尔曼滤波算法进行的仿真结果进行了比较,得出转换坐标卡尔曼滤波算法比推广的卡尔曼滤波算法精度高的结论。     

基于逻辑切换的改进强跟踪卡尔曼滤波器

针对线性随机系统提出了一种改进强跟踪卡尔曼滤波器(MSTKF).通过改变强跟踪滤波器的多重时变渐消因子,MSTKF在卡尔曼滤波和强跟踪滤波两种工作状态之间切换.当卡尔曼滤波不能有效跟踪突变状态时,MSTKF切换为可变弱化因子的强跟踪滤波.数值仿真实例显示了本方法的有效性.     

基于双重扩展卡尔曼滤波器的共轴跟踪技术研究

为了解决光电经纬仪由于机动目标运动模型不准确而引起的跟踪精度下降的问题,采用了单隐层前向神经网络(SLFNs)进行建模,提出了基于状态参数双重扩展卡尔曼滤波估计的共轴跟踪控制技术。仿真与实验结果显示,对83.33sin0.6t的等效正弦目标的速度估计最大误差为0.070 9()/s,跟踪精度为2.42';对旋转周期为4.5 s的光学动态靶标的跟踪精度达到2.96'以内。由此可见,所建立的模型与机动目标实际模型匹配,双重扩展卡尔曼滤波器(DEKF)能快速跟踪和估计状态参数。与传统控制方法相比,提出的方法具有更高的跟踪能力,能有效提高系统的跟踪精度。     

卡尔曼跟踪滤波器的一种改进的运动模型

传统的卡尔曼跟踪滤波器都以匀速(cV)或匀加速(cA)运动作为目标运动模型,其模型固有的误差限制了跟踪精度的进一步提高。本文提出了一种保持目标推进力与速度方向成固定夹角的运动模型,在保持直线运动跟踪精度不变的条件下,使一般曲线运动跟踪精度向直线运动跟踪精度水平逼近。     

基于一致性检验方法的卡尔曼滤波器

运用一致性检验原理，提出了一种改进型的卡尔曼滤波器。其算法由两部分组成。首先，对各传感器的测量值进行一致性检验；然后，将通过检验的测量值引入分布式卡尔曼滤波器进行融合。该方法可以大大地提高融合精度。     

基于Kalman滤波器运动目标跟踪的火灾监测方法

针对目前通常采用的火焰信息特征检测方法无法有效排除环境变化产生的干扰,特别是光线变化易引发实时火灾监控出现误检的问题,提出了一种基于Kalman滤波器运动跟踪算法的火焰检测方法,同时利用颜色、圆形度等特征和信息进一步确认火灾。不同干扰条件下的测试结果表明,利用文中提出的算法进行火灾识别判断,具有响应时间短,抗干扰性强等优点,可满足实际使用需求。     

基于容积卡尔曼滤波的异质多传感器融合算法

针对机动目标跟踪系统建模中的非线性问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的雷达与红外传感器融合算法。考虑到被估计系统对目标跟踪算法实时性与精度的要求,在容积滤波框架下构建了集中式量测融合(CMF)和分布式状态融合(DSF)两种结构形式。CMF结构采用最优加权方法,首先对雷达和红外两种异类传感器的方位角度量测信息进行融合,并将其与融合后的雷达径向距量测构建新的量测数据,进而通过CKF算法对机动目标进行跟踪。DSF结构则首先对雷达量测中径向距信息进行加权融合,并将融合结果作为红外传感器的虚拟径向距量测,以实现红外量测的扩维处理,进而对每组量测数据应用CKF进行分布式并行加权融合,获得目标运动状态的最终估计。仿真场景中,对两种融合方法的性能进行比较,理论分析与仿真实验验证了算法的可行性与有效性。     

基于卡曼滤波与均值偏移算法的目标跟踪

针对变化场景下的目标鲁棒跟踪,提出了一种结合均值漂移与Kalman滤波的跟踪算法.利用YCbCr特征空间进行目标描述,使用Kalman滤波对目标运动速度和空间位置进行预测.根据干扰的不同情况,使用不同的比例因子将两算法的跟踪结果线性加权得到目标的最终位置,并利用一种比较科学的模型更新策略,减轻了模型漂移的影响,视频序列跟踪结果表明,提出的方法能够稳定地进行跟踪.     

基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统

为解决焊接工程现场有线示教器操作不便、传统模板匹配方法受电弧与飞溅干扰而导致跟踪稳定性差等问题,设计了一种基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统.首先,设计了包含视觉单元、控制单元和执行单元的嵌入式PC无线控制系统,实现图像采集处理和焊缝跟踪偏移信息计算,并控制焊机机器人执行相应的动作.然后,采用了粒子滤波跟踪算法进行焊...     

五阶容积卡尔曼滤波算法及其应用

容积卡尔曼滤波(CKF)是一种新型的非线性滤波方法,可获得优于扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的滤波精度和滤波效率.但是,传统的CKF基于三阶容积准则而提出,因此滤波精度受到限制,为进一步提高CKF滤波性能,文中将容积准则由三阶扩展到五阶,采用两种不同容积点集选择方案,提出一种新型的五阶CKF算法.该算法可有效改善传统CKF在精度方面的理论局限,并有效改善一般五阶CKF计算量大的问题.机动目标跟踪仿真结果表明了新方法的有效性和可行性.     

基于PSP及Kalman滤波的PCMA信号盲分离算法

提出了一种成对载波多址系统中信息序列和信道联合估计的算法。该算法在不具备任一协作通信方发送的信息序列的先验知识前提下从混合信号中解调出两路信息序列。该算法结合了逐幸存路径处理法无延迟的信道参数估计特性和Kalman滤波良好的估计性能。仿真实验表明,该算法具有良好的信道捕获与跟踪能力,且实现较好的符号序列估计性能。     

基于多尺度特征提取的Kalman滤波跟踪

针对波动性较大目标跟踪,传统Kalman滤波算法鲁棒性和实时性不足,提出一种基于多尺度特征提取的Kalman跟踪算法.前帧目标区域特征点匹配出后续帧目标区域特征点,并以后者特征点为中心,建立搜索区域,避免了遍历整幅后续帧图像,快速地为Kalman滤波方程状态后验值提供了稳定的观测信号和观测残差.实验证明,这种作为约束条...     

基于FPGA实现的自适应卡尔曼滤波器的设计

在视频图像获取过程中,由于噪声对图像序列的降质,需要设计实时噪声滤波器。讨论了视频图像的卡尔曼滤波问题及自适应卡尔曼滤波算法,并讨论了自适应卡尔曼滤波算法的简化,以利于硬件实现自适应卡尔曼滤波器,并进行了简化算法仿真,完成基于FPGA实现的实时自适应卡尔曼滤波器的设计。     

基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法

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。