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。     

基于改进蝙蝠算法的激光供能无人机MPPT技术

激光供能无人机操作简单、安全性高,其采用光伏电池板接收能量进行作业。在复杂遮荫情况下,无人机上光伏电池板的P-V曲线存在多极值点问题,传统最大功率点追踪算法易陷入局部最优且追踪速度较慢等。针对这一问题提出了一种改进的蝙蝠算法,首先通过反向学习进行种群初始化,增强群体分布的均匀性,避免陷入局部最优;同时引入收缩因子,加快算法收敛速度。最后在Matlab/Simulink中搭建光伏阵列电路仿真模型证明了改进的蝙蝠算法在具有较好的速度性和稳定性。     

改进的粒子滤波人体目标跟踪算法

针对现有基于粒子滤波(PF)的行人目标跟踪算法跟踪精度不高、速度慢以及遮挡鲁棒性不好的问题,提出一种结合支持向量机(SVM)检测的改进跟踪算法。在跟踪的置信度小于阈值时进行行人跟踪目标的再检测,以校正跟踪位置。对粒子群优化(PSO)算法在优化时可能陷入局部解的现状,进行混沌粒子优化(CPSO)寻优全局解。实验结果表明,提出的算法在一定的粒子数目前提下精度优于其他基于粒子滤波的行人目标跟踪算法,有效降低PF所需粒子数,算法可实时跟踪。     

基于K-均值聚类的改进粒子滤波跟踪算法

针对粒子滤波算法因计算量过大带来的实时性问题,文中提出一种基于K-means聚类的粒子滤波目标跟踪算法。该算法利用K-means算法对重采样后的粒子进行聚类以达到进一步寻优的目的,这样可以得到更为有效的粒子集,从而大大减小计算的复杂度。通过与基于传统粒子滤波算法的实验数据的分析表明提出的算法可以有效地减小计算量,改善粒子滤波算法的实时性问题。同时,相比于传统粒子滤波目标跟踪算法,改进算法的鲁棒性也有所提高。     

基于改进粒子滤波算法的红外小目标检测跟踪

将粒子滤波算法引入到红外小目标的检测跟踪领域,为解决重要性函数选择和粒子退化问题,结合蚁群搜索算法与粒子群优化算法改进标准的粒子滤波.改进后的粒子滤波能有效减少粒子数,降低运算量,避免了粒子迁移线性化,且无需重采样.分析论证了该算法的基本原理,着重叙述了粒子迁移的过程.通过跟踪实拍红外图像以及仿真图像验证,表明该算法能...     

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。     

激光补给无人机跟踪方法研究

激光供能无人机能实现能量实时补给,提升无人机续航时间。无人机一般情况下,飞行距离地面固定补给站较远,激光光斑增大到完全覆盖无人机机身,导致无线能量传输距离过远,以及如何实施激光跟踪瞄准。针对上述问题,本文提出了一种新的跟踪瞄准方法,根据安装在光伏电池板上光敏传感器的输出电压的对比来对无人机进行最优追踪。经计算得出东西向的偏移量为2.310 mm,与实际偏移量2 mm近似,误差0.31 mm。     

混沌粒子群优化粒子滤波算法

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波计算复杂度大,并且容易陷入局部最优,提出了一种新的基于混沌的粒子群优化粒子滤波算法。该算法在粒子群优化的基础上,引入混沌序列,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点改善了初始样本的质量,同时利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部最优,使算法具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。最后利用UNGM模型将该算法与标准粒子滤波和粒子群粒子滤波进行仿真对比,并利用纯角度目标跟踪模型验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法改善了粒子群优化算法的粒子滤波易陷入局部最优的现象,提高了粒子滤波的精度和速度,具有较高的应用价值。     

基于遗传算法和神经网络的改进粒子滤波的GPS定位数据处理算法

针对GPS接收机观测噪声分布的特点和粒子滤波存在的粒子退化问题,提出基于遗传算法和神经网络的重要性权值调整粒子滤波算法。将遗传算法全局寻优的收敛性与BP神经网络局部寻优的快速性结合,改善粒子的分布。将改进粒子滤波应用于GPS定位精度改善,与神经网络辅助的粒子滤波进行比较,对比两者的有效粒子数目和训练误差。实测GPS数据处理验证表明,该算法增加了有效粒子数目,有效抑制了粒子退化,在改善GPS定位精度上取得了良好的效果。     

基于自控蝙蝠算法智能优化粒子滤波的机动目标跟踪方法

标准粒子滤波重采样过程中对粒子的直接删除会导致粒子贫化,并且综合性价比不高,难以满足高频段精密跟踪雷达的需求.针对上述问题,本文提出了基于自控蝙蝠算法优化粒子滤波的机动目标跟踪方法.该方法首先在粒子滤波中引入蝙蝠算法,用粒子表征蝙蝠个体,模拟蝙蝠群体搜索猎物的过程,使粒子向高似然区域移动.同时,改进算法将粒子接受新状态的比例作为反馈量,设计了自适应闭环控制策略对算法的全局搜索能力和局部搜索能力进行全程动态控制,使得粒子分布更加合理,从而进一步提高了粒子滤波的精度.最后在分别在基础非线性滤波模型和强机动强干扰目标跟踪模型中对改进算法的性能进行了测试.实验结果表明,改进算法提高了目标跟踪的精度.     

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.     

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。     

卡尔曼粒子滤波中基于精确运动模型的局部区域估计

粒子滤波广泛应用于对精度和稳定性要求较高的目标跟踪,但其计算量大,并且计算复杂度随着状态量和粒子数目增长迅速增加。将目标跟踪转化为由粗到精的搜索过程,提出了一种基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波算法。该方法利用加速度的运动模型在真实目标位置的周围估计目标的散布范围,并在该范围内随机生成粒子,寻找精确的目标位置。文中引入加加速度模型主要是由于现有方法的状态量阶数不足,导致模型精确度较低,无法应对大机动目标的跟踪。因此,引入了高阶状态变量加加速度,并将其用于改进分层卡尔曼粒子滤波的运动模型。利用分层卡尔曼粒子滤波、粒子滤波以及提出的方法进行了跟踪试验,结果表明,基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波模型的跟踪方法能够提高线性运动的预测精度,实现复杂环境下精确稳定的跟踪。     

单站目标被动跟踪的滤波器方法研究

为了实现对单站目标的被动跟踪,分析并比较了扩展Kalman滤波器和粒子滤波器在非线性估计方面的性能,并且针对粒子滤波器存在的粒子退化现象,引入改进的重采样算法和基于无迹变换的滤波算法.仿真实验分别比较了几种滤波器在目标做匀速、匀加速、变加速情况下距离和速度滤波的均方根误差,结果表明粒子滤波器滤波性能优于扩展的Kalman滤波器,改进的重采样算法和基于无迹变换的粒子滤波器可以有效改善估计精度.     

基于改进粒子群算法的光伏最大功率点跟踪策略分析

阐述光伏电池最大功率点跟踪的问题，传统算法有容易陷入局部最优和收敛速度慢的特点，探讨利用天牛须搜索更新惯性权重并引入混沌扰动和“跳出”机制，对标准粒子群算法进行改进。将改进的粒子群算数法与标准粒子群算法在标准环境下仿真对比分析，改进的粒子群算法输出波动小，输出功率高。并应用改进的粒子群算法光照变化时进行最大功率点跟踪，验证算法有效性。     

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PHD的粒子滤波检测前跟踪改进算法

针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法（PHD-TBD）存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA-Ⅱ的多目标粒子群优化算法,结合量测信息将预测完成的粒子集的分布进行优化,将所有粒子转移到后验概率密度较大的区域,进而改善了多目标位置估计的性能;然后使用基于密度聚类的DBSCAN算法对粒子聚类,提取目标状态。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,PSO-PHD-TBD在多目标数目估计情况与PHD-TBD算法一致,而位置估计精度明显优于PHD-TBD算法。     

基于Q学习算术优化算法的无人机三维航迹规划

针对传统方法求解无人机三维航迹规划易导致规划代价高、精度差和容易陷入局部最优的不足,提出基于Q学习算术优化算法的无人机三维航迹规划算法。为了提升算术优化算法的寻优精度,引入Circle混沌映射提高初始种群多样性和分布均匀性,引入Q学习根据个体状态自适应调整数学优化加速函数更新,均衡算法全局搜索与局部开发,设计最优解邻域扰动优化全局搜索能力。通过建立无人机三维航迹规划模型,将航迹规划转化为多目标函数优化问题,并利用改进算法求解无人机三维航迹规划,以综合考虑航迹代价、地形代价和边界代价的目标函数评估粒子适应度,对航迹规划迭代寻优。仿真实验结果表明,所提算法规划的航迹具有更低的总代价和适应不同复杂地形环境的稳定性。     

基于人工鱼群粒子滤波的TLD改进算法

在面对光照变化、部分遮挡、背景杂乱和平面内外旋转等跟踪难点时,跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection,TLD)容易产生漂移导致跟踪失败,其跟踪性能还有待提高。在传统TLD算法的基础上,提出一种基于人工鱼群粒子滤波的TLD改进算法。首先使用人工鱼群粒子滤波跟踪器代替金字塔光流跟踪器,将颜色直方图特征和方向梯度直方图特征进行融合,建立目标表观模型,引入图像金字塔多尺度思想进行尺度匹配,提高目标跟踪的稳健性。然后通过粒子滤波过程预测目标区域,将TLD算法检测模块的全局扫描改进为局部扫描,剔除大量非目标区域,提高检测模块的检测效率。实验结果表明:基于人工鱼群粒子滤波的TLD改进算法具有良好的跟踪性能,与传统TLD算法相比,其平均成功率和精准度分别提高了19.04%和28.00%,平均跟踪速度可达33.87FPS,提高了38.78%。