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为处理纯方位跟踪(BOT)中的非线性问题,提出了一种Unscented粒子滤波(UPF)跟踪方法。在使用Unscented变换的基础上,利用UPF来加入最新的观测量并产生非线性粒子滤波(PF)的建议分布。结合纯方位跟踪模型,推导了UPF应用的具体算法步骤,使用匀速运动和机动目标两个BOT仿真实例,与其它滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对于纯方位跟踪问题,UPF不仅解决了扩展卡尔曼滤波器的线性化损失难题,而且与PF等粒子滤波器相比,具有更高的跟踪精度。 相似文献
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针对单声矢量传感器(Acoustic vector sensor, AVS)脉冲噪声环境下的多声源波达方向(Direction of arrival, DOA)跟踪问题,利用α稳定分布能更好地建模脉冲噪声的性质,提出α稳定分布下的多伯努利DOA跟踪算法。由于α稳定分布不具有有限协方差,该算法采用分数低阶距(Fractional Lower Order Moment, FLOM)代替协方差矩阵,对FLOM进行特征分解构造噪声子空间,生成FLOM MUSIC空间谱函数作为多伯努利滤波器的伪似然函数,并对其指数加权,改善了传统似然函数的发散和平坦问题,使得粒子的重采样更有效。该算法的优点是不需要预先知道声源个数,利用先验信息和当前量测信息可以直接对当前声源进行跟踪。仿真结果表明,该算法能有效跟踪脉冲噪声环境下单一AVS声源的数目和状态。 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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粒子滤波器及其在目标跟踪中的应用 总被引:22,自引:0,他引:22
为了在物理条件下对目标进行精确建模,有时需要运用非线性、非高斯系统。而常规的卡尔曼滤波算法要求系统是线性高斯型的,因而不能直接用来解决非线性、非高斯问题。为了解决这一问题,人们开发出各种非线性滤波算法。一种是扩展卡尔曼算法(EKF),它对非线性系统进行局部线性化,从而间接利用卡尔曼算法进行滤波与估算;另一种是序列蒙特卡罗算法,亦即粒子滤波器(PF),它是最近出现的解决非线性问题的有效算法。本文简要介绍非线性跟踪的最优与次优贝叶斯算法,重点关注粒子滤波器,通过再入大气层弹道目标的例子,说明PF在目标跟踪中的应用。 相似文献
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基于标签多伯努利滤波器的机动小目标检测前跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
标签多伯努利(LMB)滤波器在传统多伯努利滤波器基础上引入标签空间,能够实现真正意义上的多目标轨迹级滤波.文章对红外小目标的运动和量测进行建模,将标签多伯努利应用到红外小目标检测前跟踪领域.在此基础上,为了实现对运动模型时变目标的检测前跟踪,将交互式多模型(IMM)与LMB检测前跟踪算法相结合,提出IMM-LMB检测前跟踪算法.此外,给出了该算法的序贯蒙特卡罗实现.仿真结果表明,所提算法能够从输入的原始图像中直接实现轨迹级多目标检测和跟踪,且能够在线更新多模型概率,更好的适应多机动目标场景. 相似文献
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纯方位目标跟踪是一个重要的研究课题。它要解决的问题是:利用含有噪声的方位数据来估计目标的真实运动轨迹。本文提出了一种基于粒子群优化的改进粒子滤波算法。这种算法可以将最新的观测值引入观测估计,提高了预估精度,减少所需的粒子数,从而实现对目标真实运动轨迹更好的跟踪。 相似文献
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角度跟踪环路在机载雷达对目标的距离、速度、角度3维联合跟踪中起着至关重要的作用。该文分析指出传统采用卡尔曼滤波算法形成角度跟踪环路对机动目标角度进行跟踪时跟踪精度低,角跟踪误差收敛速度慢的缺点,提出弯曲度检测跟踪环路滤波器(Bend Degree Tracking Loop Filter, BDTLF)设计方法,其利用弯曲度检测角度曲线拐点,自适应地调节环路滤波器环路等效噪声带宽,并以此来控制角度跟踪环路。此算法加快了角跟踪误差的收敛速度,减轻了拐点处的角度滤波扰动,保持了滤波性能的连续性。计算机仿真结果验证了该文方法相比于卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、-- 滤波算法及恒定系数环路滤波器方法,对弱机动目标角度跟踪具有更加出色的性能。 相似文献
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In this article, the classical bearings-only tracking (BOT) problem for a single target is addressed, which belongs to the general class of non-linear filtering problems. Due to the fact that the radial distance observability of the target is poor, the algorithm-based sequential Monte-Carlo (particle filtering, PF) methods generally show instability and filter divergence. A new stable distributed multi-sensor PF method is proposed for BOT. The sensors process their measurements at their sites using a hierarchical PF approach, which transforms the BOT problem from Cartesian coordinate to the logarithmic polar coordinate and separates the observable components from the unobservable components of the target. In the fusion centre, the target state can be estimated by utilising the multi-sensor optimal information fusion rule. Furthermore, the computation of a theoretical Cramer–Rao lower bound is given for the multi-sensor BOT problem. Simulation results illustrate that the proposed tracking method can provide better performances than the traditional PF method. 相似文献
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Bo Li 《Multidimensional Systems and Signal Processing》2018,29(3):799-819
Single target tracking is widely applied in the current surveillance systems. The Bernoulli filter can complete the task of single target tracking using available measurements. However, the existing Bernoulli filters have estimation bias during the whole tracking process. Therefore, we present an improved Bernoulli filter and its particle implementation in this paper. Employed the weight optimization strategy, the under-estimated number of target is corrected by enlarging the maximal measurement-updated weight of sampling particle. In addition, the track identification strategy is applied to optimize number of the required particles and extract the actual target. Combined with the unscented transform for the complicated dynamic models, the nonlinear motion state of maneuvering target is effectively estimated. Besides, we extend the proposed filter in unknown clutter environment and estimate the mean clutter rate, which has significant application meaning owing to avoiding the assumption of the given detection profile. Finally, the numerical simulations demonstrate the tracking advantages with the promising results in comparison to the standard Bernoulli filter. 相似文献
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多传感器多目标跟踪中的数据关联问题是目标跟踪领域中的难点及核心。若传感器是只有角度量测的被动传感器,关联问题则变得更为复杂。针对纯方位多被动传感器系统的多目标跟踪问题,提出了一种基于高斯-厄密特滤波的动态多维分配方法。首先建立了直角坐标系下多被动传感器的高斯-厄密特滤波模型;在该模型的基础上,采用多维分配问题的思想,直接建立各传感器角度量测与目标角度预测值的候选关联组合,并将其进行动态地分配,提高了关联效率。仿真实验表明,该方法可以实时、高效地解决多被动传感器系统中的数据关联问题,并且能够对多目标进行稳定的跟踪。 相似文献
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针对仅有角度测量的双机协同三维机动目标跟踪定位路径规划问题提出基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)和定位精度几何分布(GDOP)的优化算法。在建立双机协同被动跟踪EKF 的基础上分别从交互信息与协方差控制入手建立指标函数。利用向量概念推导出了双机协同被动目标定位的GDOP计算公式,并建立了基于GDOP 的指标函数。利用目标状态的一步预测给出了基于不同指标函数的数值解法。仿真表明,基于EKF 的指标函数在在目标机动时性能较差,而基于GDOP 的指标则在目标机动时表现出良好性能。 相似文献
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机动目标状态估计中的一个主要问题是:目标运动的突变性导致状态噪声无法进行统计预测.传统的EKF将噪声看成是高斯白噪声有着本质上的不足,因而无法实现稳定的跟踪.引入Sage-Husa滤波算法对有色噪声进行在线的估计,一定程度上弥补了目标运动模型不够合理的缺憾.在此基础上,从系统容错设计基本原理出发,用归一化残差功率法实时地检测可能出现的数值发散现象,一旦检测到发散,印通过一种改进的强跟踪自适应滤波器进行抑制,有效地提升了滤波的健硕性,实现了稳定跟踪.最后,针对高机动目标的运动特性,仿真验证采用变维滤波模型,用EKF对目标的简单机动进行跟踪,只有目标运动突变时才采用本文提出的算法,以提升计算的实时性.仿真结果表明此算法对高机动目标的跟踪是有效的. 相似文献