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交互式多模型贝努利粒子滤波器(Interacting Multiple Model Bernoulli Particle Filter, IMMBPF)适用于杂波环境下的机动目标跟踪。但是IMMBPF将模型信息引入粒子采样过程中会导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少,而且每次递推各模型间的粒子都要进行交互,存在计算量过大的缺点。为提升IMMBPF中单个采样粒子对于真实目标状态和模型逼近的有效性,该文提出一种改进的多模型贝努利粒子滤波器(Multiple Model Bernoulli Particle Filter, MMBPF)。预先选定每一个模型的粒子数,且模型间的粒子不需要进行交互,减少了计算负荷。模型概率由模型似然函数计算得到,在不改变模型的马尔科夫性质的条件下避免了小概率模型的粒子退化现象。仿真实验结果表明,所提出的MMBPF与IMMBPF相比,用较少的粒子数就可获得更优的跟踪性能。 相似文献
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IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法 总被引:8,自引:0,他引:8
该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。 相似文献
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雷达机动目标跟踪的卡尔曼粒子滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决不敏粒子滤波算法对雷达机动目标跟踪实时性差和跟踪起始阶段收敛慢的问题,引入卡尔曼粒子滤波算法。通过坐标转换将实际的极坐标雷达观测数据转换为直角坐标数据,然后用线性最优的卡尔曼滤波器估计粒子状态先验概率密度,最后用非线性最优的粒子滤波器精确估计目标状态后验概率。仿真实验表明,与不敏粒子滤波相比,卡尔曼粒子滤波以牺牲较少精度(减少约6%)的代价,实现机动目标跟踪的实时性(约为前者的1/5),起始阶段收敛性更好。 相似文献
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一种新的机动目标跟踪的多模型算法 总被引:11,自引:0,他引:11
采用带渐消因子的当前统计模型与匀速运动模型进行交互,设计了一种新的机动目标跟踪的交互式多模型算法。当前统计模型具有对一般机动目标跟踪精度高的特点,通过渐消因子的引入增强了该模型对突发机动的自适应跟踪能力,同时通过与CV模型的交互保证了对非机动目标的跟踪性能。仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,其误差和当前统计模型与CV模型交互的IMM算法相当;在跟踪突发机动目标时,该文算法的误差明显小于当前统计模型与CV交互的IMM算法。 相似文献
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基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。 相似文献
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机动目标自适应高斯模型与跟踪算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种描述机动目标运动状态的自适应高斯模型,在这种模型中,机动目标的加速度被认为是具有非零均值、时间相关的随机过程,并假定其概率密度函数服从高斯分布。指出了机动目标运动模型的均值和方差与目标机动加速度最佳当前估计值之间的关系,在此基础上,提出了相应的自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,该算法对机动目标在不同机动方式下的位置、速度和加速度均有良好的跟踪效果,且所需计算量小。 相似文献
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根据空间目标作匀速转向运动的特点,提出了一种基于航向变化的目标加速度实时估计方法,在此基础上采用采样卡尔曼滤波器对该机动目标进行跟踪。仿真结果表明,这种新的加速度估计方法不仅能检测出目标机动开始和终止时刻,而且还能估计出快速机动目标的加速度大小,与扩展卡尔曼滤波器相比,采样卡尔曼滤波器具有更好的跟踪精度。 相似文献
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文章将多模粒子滤波算法用于机动目标纯方位跟踪,通过估计模型的概率而不是寻找最优算法去进行局部线性化和表征非高斯后验密度,从而减小了近似误差。在仿真研究中,与IMM—EKF的比较验证了多模粒子滤波处理机动目标纯方位跟踪问题的优越性。 相似文献
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针对交互式多模型(IMM)算法切换滤波模型缓慢、跟踪精度低甚至发散的问题,提出了在机动目标跟踪中使用的高斯-艾肯特滤波算法。首先,该算法确定观测模型和滤波模型集,分别构造量测方程组和滤波方程组,形成总体观测矩阵;然后,针对跟踪目标的非合作机动,提出使用卡方检验来检验滤波效果,并通过滤波控制算法实时调整滤波内存长度,使用高斯-艾肯特滤波对机动目标跟踪具有很强的灵活性,实现自适应跟踪;最后,在目标跟踪仿真中与三种改进模型集的卡尔曼滤波IMM算法进行对比验证,对两类算法进行了复杂度分析。仿真结果证明了高斯-艾肯特滤波算法的有效性,在无先验信息条件下拥有更高的跟踪精度。 相似文献
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远距离干扰环境下目标跟踪的扩展卡尔曼粒子滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文在扩展卡尔曼粒子滤波算法的基础上融合了负信息(没有接收到观测值的扫描)来实现远距离干扰环境下的目标跟踪。在整个实现过程中,由传感器模型推导出的高斯和似然函数充分考虑了正负信息,直接用于计算粒子权重更新。并且通过扩展卡尔曼滤波算法产生重要性密度函数,利用当前时刻的量测,使得粒子的分布更接近其后验概率分布,而且使用较少的粒子个数即可达到较好的跟踪效果。仿真证明,扩展卡尔曼粒子滤波算法在航迹连续性和跟踪精度方面明显优于扩展卡尔曼滤波算法,但计算复杂度较高。 相似文献
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基于简化平方根容积卡尔曼滤波的跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
目标跟踪的模型通常可表示为一个线性的状态方程与一个非线性的观测方程,为提高平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法的跟踪精度和实时性,提出了一种简化的平方根容积卡尔曼滤波(RSCKF)算法。简化算法在时间更新环节,直接利用状态转移矩阵计算状态变量以及协方差矩阵的一步预测值,避免了原算法中采用一组容积点近似计算的复杂过程,推导证明,简化后的算法其时间更新环节与卡尔曼滤波的一步预测结果一致。最后对两种算法进行了计算复杂度比较以及角跟踪仿真实验。实验结果表明,简化的算法能够降低运算时间并提高跟踪精度。 相似文献
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一种基于卡尔曼滤波及粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:2,自引:3,他引:2
针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若与目标模型匹配度小于一定阈值,则转换跟踪方式利用粒子滤波进行跟踪来修正卡尔曼滤波结果;同时,采用"模板缓冲区法"对目标模型进行更新以保证跟踪的连续性、稳定性及准确性。实验结果表明,这种跟踪算法既发挥了卡尔曼滤波的实时性又保持了粒子滤波的准确性,有较好的跟踪性能。 相似文献