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针对目前部分多模型算法预先设定运动模型转移概率矩阵对状态估计精度的不利影响,本文提出了一种基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计算法.不同于传统交互式多模型估计中运动模型转移概率矩阵为先验已知的假设条件,在分布融合估计框架下,首先基于最小化Kullback-Leibler散度准则的递归优化策略实现对运动模型转移概率矩阵的预测与更新;在此基础上,结合变分贝叶斯推断实现对当前时刻目标状态与模型概率的联合估计;最后依据协方差交叉融合策略完成对局部状态估计融合.仿真结果表明:新算法通过对运动模型转移概率矩阵以及模型概率自适应在线估计,有效提升了机动目标的状态估计精度. 相似文献
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雷达和红外作为目标跟踪常用的两种探测手段,各有其优缺点,利用雷达高精度的距离测量和红外高精度的角度测量,通过信息融合技术充分实现二者的优势互补,并结合交互式多模型(IMM)跟踪思想,给出对目标位置的精确估计;设计基于雷达/红外多传感器跟踪平台的自适应融合跟踪算法,实现根据目标不同运动特性进行跟踪模型灵活、合理切换的自适应目标跟踪,改善对目标的综合识别,达到更好的跟踪效果;选取当前工程实践中广泛应用的目标运动模型,设计基于VC++环境的目标跟踪仿真系统软件,并利用MFC界面制作技术创建可视化目标跟踪仿真软件平台,对跟踪算法性能进行验证。 相似文献
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提出了两种图像融合方法.该方法首先利用EM-MRF算法与模糊分类方法的等价性,将EM-MRF算法引入到图像融合领域.在此基础上,利用统计模型对图像进行非监督分类的模型参数估计转化通过EM算法从不完全数据中估计模型参数的问题,并利用Markov随机场模型建立类别的先验概率、EM迭代算法进行图像分类的方法有较高的分类精度和鲁棒性,导出了基于分布式和集中式多传感器图像融合模型的两种融合方法.最后仿真试验表明,这两种融合方法既可以提高分类精度,又可以加强对噪声的抗干扰能力. 相似文献
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基于混合高斯模型的轨迹分布融合方法适用于窄带目标跟踪系统.这种算法针对宽带跟踪结果的不精确,目标模糊,窄带跟踪需要依赖人工实现的问题,提出了一种基于混合高斯模型的自动窄带目标跟踪技术.该方法首先将目标方位分布看做是混合高斯模型,利用期望最大化算法估计混合高斯模型中的参数,然后利用混合高斯模型对目标方位进行聚类,最后利用平均加权法对目标方位进行融合,得到清晰稳定的目标跟踪结果. 相似文献
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为有效解决密集杂波环境下分布式多传感器多机动目标跟踪问题,提出了一种基于改进D-S证据组合规则的分布交互式多模型多传感器广义概率数据关联(DIMM-MSGPDA-IDS)算法。该算法首先对各局部节点均应用单传感器的IMM-GPDA算法跟踪多机动目标,并将其各模型的状态估计、协方差估计、模型概率、组合新息及其协方差矩阵等滤波结果送至融合中心;在航迹关联判决结束后,融合中心根据各模型对应似然函数的大小融合不同传感器关于同一目标的模型状态估计及其协方差矩阵,并提出利用三维(3-D)证据进行直接融合的改进D-S算法对来源于同一目标的不同传感器的各模型概率进行有效融合,然后依此概率来更新各目标的状态估计并反馈至各局部节点,使之获得更为精确的状态预测;最后,将该算法与基于D-S证据组合规则的分布交互式多模型多传感器联合概率数据关联(DIMM-MSJPDA-DS)算法进行仿真对比分析。理论分析和仿真结果表明,该算法能够很好地对强机动目标进行跟踪,且其计算量相对较小,是一种有效的分布交互式多模型多传感器多机动目标跟踪算法。 相似文献
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本文给出了一种利用参数自适应Jerk模型的IMMUKF算法,可用于跟踪非线性条件下做高度机动运动的目标。该算法在IMMUKF算法的基础上,引入Jerk模型,并针对Jerk模型中的参数——机动频率α人为设定的不合理性,对α进行建模,实现了对机动频率α的在线估计。拟合滤波过程沿用IMM算法的思想,各模型滤波采用UKF。最后,通过Monte Carlo仿真,对本文提出的算法和其他两种IMMUKF算法进行了比较,进一步验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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JM模型是JVT(joint video team)发布的H.264标准测试模型,对算法学习和研究有着重要的意义。根据JM测试模型的参数设定,其中的运动估计算法有3种可选模式。本文结合JM10.2的源代码对UMHexagonS算法进行了分析,并对该算法进行改进,能够在保证视频序列各分量信噪比的情况下缩短运动估计的耗时。本文利用UMHexagonS算法的准确预测以及运动估计代价的相关性来设置阈值达到提前结束搜索的目的。在JM10.2的测试模型上进行了算法验证。实验结果表明,利用块与块之间运动估计代价的相关性,在保证编码性能的同时,可以减少运动估计所需时间的10%以上。 相似文献
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在分布式传感器网络节点定位技术中,使用数据融合方法以提高探测系统的检测与定位精度正成为研究的热点。提出了一种应用于分布式传感器网络中的数据融合定位算法,通过对各个传感器节点的定位信息的加权求和来进行数据融合,用来提高探测系统目标定位的精度。该算法采用两级自适应调整得到最优加权因子,首先利用线性最小均方差(LMSE)算法得到权系数的初始值,然后利用训练节点和递归最小二乘(RLS)算法自适应地调整达到最优。对静态和运动目标的定位数据融合算法进行了仿真,仿真结果表明:相比单节点定位,提出的融合算法的定位精度有约1—2个数量级的提高。 相似文献
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对移动对象的轨迹预测将在移动目标跟踪识别中具有较好的应用价值。移动对象轨迹预测的基础是移动目标运动参量的采集和估计,移动目标的运动参量信息特征规模较大,传统的单分量时间序列分析方法难以实现准确的参量估计和轨迹预测。提出一种基于大数据多传感信息融合跟踪的移动对象轨迹预测算法。首先进行移动目标对象进行轨迹跟踪的控制对象描述和约束参量分析,对轨迹预测的大规模运动参量信息进行信息融合和自正整定性控制,通过大数据分析方法实现对移动对象运动参量的准确估计和检测,由此指导移动对象轨迹的准确预测,提高预测精度。仿真结果表明,采用该算法进行移动对象的运动参量估计和轨迹预测的精度较高,自适应性能较强,稳健性较好,相关的指标性能优于传统方法。 相似文献
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目标融合是情报处理的重要组成部分,是炮兵对目标实施打击的前提。根据炮兵指挥系统对目标处理的要求,基于证据理论建立了目标融合模型,讨论如何对目标的位置、性质以及运动目标进行融合处理,提高目标的可信度,为炮兵指挥员提供翔实、可靠、准确的目标信息,并给出了目标融合模型的流程。 相似文献
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This paper simply introduces multi-scale analysis and target-tracking theory, presents a better solution for Px(t), with theoretical proof of the solution's correctness. Based on multi-scale analytical idea, combing the dynamic system analysis of movement model with wavelet transform method, this paper puts forward a multi-scale self-adap-tive fusion tracking algorithm,and gives the concrete implementing steps of this algorithm, with simulation experi-ment. In the simulation experiment, makes a comparison between the algorithm and the traditional single-scale track-ing method. And the theoretical proof and the experiment results prove the algorithm to be both feasible and effec-tive. This algorithm adjusts tracking scale automatically according the state of model target. And it also can use de-tective data effectively and more accurately portray the variation of track. It avoids the disadvantages of single scaleand realizes the tracking towards dynamic model. Comparing with the traditional single tracking method, this algo-rithm more fits the needs of target tracking and has practical value. 相似文献
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对雷达动态探测目标过程进行了分析,提出了雷达探测目标仿真模型的方法,设计了雷达目标检测、多目标滤波跟踪、资源调度管理等数字模型.实际应用表明,这些模型能够满足数据融合中雷达探测目标数据的需求,其建模方法对数据融合传感器模型的建立具有实际指导意义. 相似文献
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采用单类、单一传感器很难获得移动机器人的准确定位.为此,运用异质传感器信息融合来提高定位精度.首先,建立机器人运动方程和CCD摄像机观测模型.然后,利用扩展卡尔曼滤波器进行状态估计,选择Q,R矩阵抑制系统的模型噪声和量测噪声,并实现移动机器人的自定位.接着,建立超声波传感器的观测模型,获得机器人的自定位信息.最后,运用BP神经网络,将两种自定位信息进行融合,实现两类传感器的优缺点互补.仿真实验表明,运用异质传感器信息融合能明显地提高移动机器人的自定位精度. 相似文献
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数据融合与数据挖掘相集成的自动目标识别系统 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出数据融合技术与数据挖掘技术相集成的海上目标自动识别系统体系结构,以及基于加权粗糙集模型的特征知识挖掘方法,并运用模糊神经网络技术进行目标识别。 相似文献