高斯粒子滤波检测前跟踪方法

针对低信噪比条件下微弱目标的检测和跟踪,提出了一种高斯粒子滤波检测前跟踪（TBD）方法。该方法采用高斯粒子滤波递归地估计目标的状态,结合固定样本长度（FSS）似然比检验实现了对微弱目标的检测和跟踪。由于避免了粒子滤波TBD方法中的重采样过程,高斯粒子滤波TBD方法没有采样枯竭现象,算法复杂度小。仿真实验表明,该算法对微弱目标具有良好的实时检测和跟踪性能。     

关于采用粒子滤波器检测跟踪低小慢目标的研究

对于强杂波背景下的低小慢目标,雷达检测变得异常困难。先跟踪后检测(TBD)算法能够有效解决低信噪比条件下低小慢目标的检测与跟踪问题,文章介绍了经典的检测前跟踪技术,分析了基于粒子滤波器的TBD算法,分析了Salmond提出的PF-TBD算法,针对其不能充分利用量测值且有粒子枯竭与退化的缺点,最后提出了相应的改进算法。     

关于采用粒子滤波器检测跟踪低小慢目标的研究

对于强杂波背景下的低小慢目标,雷达检测变得异常困难。先跟踪后检测（TBD）算法能够有效解决低信噪比条件下低小慢目标的检测与跟踪问题,文章介绍了经典的检测前跟踪技术,分析了基于粒子滤波器的TBD算法,分析了Salmond提出的PF-TBD算法,针对其不能充分利用量测值且有粒子枯竭与退化的缺点,最后提出了相应的改进算法。     

基于辅助粒子滤波的红外小目标检测前跟踪算法

研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法.首先使用形态学滤波算法对图像进行白化预处理;然后在跟踪阶段采用辅助粒子滤波算法估计目标运动状态,在检测阶段利用跟踪滤波器的输出构造似然比,并进行似然比检验.对真实红外图像序列的实验表明,该算法可成功跟踪和检测信噪比为2的小目标,且其性能优于传统的检测前跟踪算法.     

模型转移矩阵对MMPF算法的影响分析

多模型粒子滤波(MMPF)是一种低信噪比条件下对机动弱目标进行有效检测的检测前跟踪(TBD)方法,但是其性能受各种参数影响。该文对MMPF算法的模型转移参数进行研究,并通过仿真分析和对比,得出一些有益的结论。     

基于UPF的小目标检测前跟踪算法

为提高对复杂环境下小目标的联合检测和跟踪性能,提出了一种基于粒子滤波的小目标先跟踪后检测(TBD)算法.通过粒子滤波对小目标的运动状态和出现状态进行联合采样,并采用Unscented粒子滤波(UPF)方法对TBD算法进行了具体实现.新算法真正将跟踪思想引入到目标检测中去,对小目标的联合检测与跟踪具有灵敏度高,捕获概率和跟踪性能高,对采样粒子数要求低等优点,能有效增强红外搜索与跟踪系统的"边检测边跟踪"能力.     

基于TBD的粒子滤波红外点状动目标跟踪算法研究

提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

模糊聚类粒子滤波的点状交叉多目标跟踪算法

提出了一种新的低信噪比红外序列图像多目标检测跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与模糊聚类粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置、运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,并在估计位置开一个跟踪窗进行检测、模糊聚类概率融合。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果验证了该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

高斯粒子群优化粒子滤波检测前跟踪算法

针对低信噪比时标准粒子滤波对弱小目标的检测与跟踪时存在的粒子贫乏、跟踪精度对粒子数目要求高等问题,提出一种基于高斯粒子群优化粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法。利用高斯粒子群优化算法优化重采样后的粒子集,使粒子集朝着后验概率密度分布取值较大的区域运动,增加粒子的多样性,克服了粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下降低了跟踪所需要的粒子数目,提高了标准粒子滤波算法的检测和跟踪性能。同时,建立了检测前跟踪系统的观测模型和系统模型,对基于标准粒子滤波检测前跟踪算法和优化算法进行仿真,仿真实验结果表明高斯粒子群优化粒子滤波的检测前跟踪算法相比基于标准粒子滤波的检测前跟踪算法具有更好的检测与跟踪性能。     

基于裂变繁殖粒子滤波的检测前跟踪算法

针对粒子滤波检测前跟踪(PF TBD)算法存在采样枯竭现象的缺点,提出基于裂变繁殖粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法结合检测前跟踪问题的特点,根据代表目标有无的存在变量将粒子分为死亡、新出生和继续存活三类粒子集,其中对继续存活的粒子集进行裂变繁殖操作。裂变繁殖操作增加了粒子的多样性,有效克服了采样枯竭现象。仿真实验验证了所提算法检测性能稳定可靠,跟踪精度高。     

基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法

针对低信噪比环境下微弱目标的实时检测与跟踪,提出一种基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法.该算法在粒子滤波的基础上融合不敏卡尔曼滤波(uKF1)算法,融合后的新算法在利用重要性密度函数产生粒子时充分考虑当前时刻的量测,从而引导粒子向高似然区域移动,使得粒子的分布更接近状态的后验概率分布.仿真实验表明,改进算法的检测与跟踪性能优于标准的粒子滤波算法.     

基于边缘化粒子滤波的红外小目标检测跟踪

针对红外探测系统中单帧红外图像中低信噪比小目标检测问题,提出一种基于边缘化粒子滤波算法的检测前跟踪方法.该方法根据混合状态滤波的思想,直接利用原始图像数据,采用粒子数确定的持续概率密度函数和新生概率密度函数,推导出目标存在的概率.对没有出现在量测方程中的线性状态变量边缘化,用卡尔曼滤波器进行时间更新.实验结果证明,该方...     

Improved infrared small target detection and tracking method based on new intelligence particle filter

Track‐before‐detect algorithm based on the particle filter algorithm has the problems of low tracking precision, poor particles, and requiring a large amount of particles to be calculated in a low signal‐to‐noise ratio, which is difficult to meet the accuracy and speed required by the modern infrared search and tracking system. In this paper, an improved infrared small target detection and tracking method based on a new particle filter is proposed. This is where particles are used to represent an individual bat to imitate the hunting process of bats. By adjusting loudness, frequency, and impulse emissivity of a particle swarm, the optimal particle at that time is followed to search in the solution space. In addition, the global search and the local search can also be dynamically switched to improve the quality and distribution of the particle swarm. The performance of the proposed algorithm is tested in a simulation scene and the real scene of the infrared small target detection and tracking. Experimental results show that the proposed algorithm improves the performance of the infrared searching and tracking system.     

基于FastICA的雷达弱目标检测前跟踪方法研究

研究了强噪声干扰下的雷达弱目标检测及跟踪问题。针对信号与噪声干扰之间的相互独立性,提出了一种基于FastICA的弱目标检测前跟踪(TBD)算法。该算法的关键为对分离后的信号进行能量分配,以及求解所构建的一个多目标规划问题,进而实现匹配回波信号的能量积累。仿真实验结果表明,在负信噪比的情况下,无论是高斯噪声还是非高斯噪声,该方法均可以实现检测前跟踪的目的;用能量积累过程中记录的目标状态信息为观测值,则可以通过滤波估计的方法最终实现对目标的稳健跟踪。该方法为弱小目标的跟踪检测技术提供了一种新的思路。     

基于高斯粒子CPHD滤波的多目标检测前跟踪算法

针对未知目标数条件下多弱小目标检测前跟踪(TBD)算法鲁棒性较低、运算量较大等问题,提出一种基于高斯粒子势概率假设密度(CPHD)滤波的多目标检测前跟踪算法.运用高斯函数近似目标状态的后验概率密度,采取粒子滤波的方法迭代更新CPHD中各高斯项的均值与协方差,无需重采样,避免了粒子退化和采样枯竭等问题;同时结合检测前跟踪算法的实际情况,得出粒子权值的更新表达式.仿真实验表明,与现有算法相比,所提出算法在降低复杂度的同时,可以更为可靠地传递目标势分布信息,从而提高多弱小目标数目和状态估计的准确性和稳定性.     

海面目标的自适应预白化检测前跟踪算法

针对超视距雷达的海面目标检测问题,提出一种基于自适应预白化处理的检测前跟踪（TBD）算法。在目标TBD处理之前,利用海杂波的自回归模型构建白化滤波器进行杂波预白化,在跟踪阶段采用递归贝叶斯算法估计目标运动状态,在检测阶段通过跟踪滤波器的输出构造广义似然比进行似然比检测。不同信噪比下的仿真结果表明,该算法能有效抑制海杂波,检测到低信噪比的目标。．