闪烁噪声环境下目标跟踪的UPF算法研究

介绍了一种改进的粒子滤波（PF）算法——无味粒子滤波算法（UPF）。该算法结合UKF（unscented Kalman filter）和PF算法,利用UKF对非线性系统的处理能力,用UKF得到粒子滤波的重要性采样密度函数,从而克服了PF没有考虑最新量测信息和UKF只能应用于噪声为高斯分布的不足。在给出的闪烁噪声统计模型基础上．将UPF、PF算法在雷达目标跟踪中进行了比较,仿真结果表明该方法可以取得比标准的粒子滤波更快的滤波收敛性和更高的滤波精度。     

闪烁噪声下的机动目标跟踪算法研究

标准的粒子滤波能够较好的解决闪烁噪声下机动目标跟踪问题,但在采样过程中有时会出现严重的退化现象。针对这种现象,文中提出了一种改进的粒子滤波算法,在采样过程中退化检测,若粒子退化严重,则重新采样,直到退化在允许范围之内。仿真结果表明,在高斯环境下,标准的粒子滤波和改进的粒子滤波性能相近,都优于不敏卡尔曼滤波,但在闪烁噪声环境下,其性能明显高于不敏卡尔曼滤波和标准的粒子滤波,但耗费时间长。     

基于改进粒子滤波的静电目标跟踪算法

针对静电探测的数学模型结构复杂、强非线性以及实验测量数据存在极大不确定性的特点和传统粒子滤波(PF)算法存在的缺陷,提出了一种改进的粒子滤波(UPF)算法。该算法以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法生成替代分布并从中采样,理论分析与仿真结果均表明,UPF算法能够提高静电探测系统目标跟踪的稳定性和精确性,解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

基于粒子滤波的非线性目标跟踪算法研究

针对非线性非高斯的目标跟踪,传统的卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等算法将会出现滤波精度下降甚至发散的现象,提出了采用粒子滤波算法来解决非线性滤波问题;粒子滤波方法作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤波算法,在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势,但是存在运算量大和实时性差的问题,因此提出了基于EKF的扩展粒子滤波;仿真结果表明：在强非线性非高斯环境下,PF算法的跟踪性能优于EKF算法,基于EKF的扩展粒子滤波能够取得较好的跟踪精度,并且能够有效的减少粒子滤波的运算量。     

一种基于粒子滤波的改进红外目标跟踪算法

针对传统红外目标粒子滤波跟踪中仅利用目标灰度信息可能导致目标分辨能力不高的问题,构建了基于位置和灰度的联合时空灰度模型,提出了一种基于联合时空直方图的粒子滤波目标跟踪算法,实验表明:在复杂背景下,该算法能够实现对红外目标稳健的跟踪。     

改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

在雷达信号处理领域,运动目标跟踪问题一直是研究的重点,涉及的非线性滤波问题是难点所在;以RaoBlackwellized粒子滤波(RBPF)算法为基础,针对其应用于雷达目标跟踪时产生的若干问题进行研究,为提高算法的收敛性能及滤波精度,对其中重采样算法进行改进,利用数字仿真对更改后的算法进行验证,经过表明更改后的RBPF算法在各个方面均有较大程度改善。     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的改进与运用

为实现粒子滤波算法在视频目标跟踪领域的应用,减小算法的运算量,提高算法的适应性和鲁棒性,文中提出利用构造等价有效粒子数的概念,采用选择重采样的方式减少重采样的执行步骤,减少运算量。同时为减小算法对亮度的敏感性,提出利用HSV色彩基准代替RGB色彩基准作为目标特征,对目标进行识别。最后对改进算法进行了试验,结果表明文中所提的方法能减少算法的计算量,有效的改进算法在视频目标跟踪中的稳定性。     

一种新的混合智能粒子滤波算法在雷达机动目标跟踪中的应用

标准粒子滤波算法的精度不高,鲁棒性差标准粒子滤波算法的精度不高,鲁棒性差难以满足雷达目标跟踪的要求。本文提出了一种新的适用于雷达目标跟踪的智能粒子滤波算法,在粒子滤波中先利用人工鱼群的全局收敛性找到满意的解域,再利用粒子群算法引导粒子向高斯然区域移动,提高滤波精度。仿真表明该算法可以在强闪烁噪声下有效地跳出局部最优,搜索到理想的粒子最优值,提高雷达机动目标跟踪的精度。     

基于重采样粒子滤波的目标跟踪算法研究

基于传统粒子滤波的机动目标跟踪方法针对非线性、非高斯系统有较好的估计性能,但是存在粒子退化现象。利用残差重采样算法,可以有效克服粒子滤波的退化问题。本文针对残差重采样算法作进一步研究,提出了一种改进的残差重采样粒子滤波算法。该方法在残差重采样基础上进行改进,可以避免残差重采样中关于残留粒子的重采样问题,在保证精度的前提下提高运行效率,减少运算复杂程度。仿真实验结果表明该算法与残差重采样粒子滤波相比提高了目标跟踪的实时性,并且随着粒子数的增加,这种优势表现得更加明显。     

基于粒子滤波的组合定位系统目标跟踪算法

因GPS技术在楼群密集的城市不能单独完成定位,文中采用GPS/DTMB组合导航新方案,又针对传统二维机动模型的不足,研究三维下的平面变速转弯模型,并作为运动目标的机动模型,同时仿真对比分析不同粒子数目下的粒子滤波算法(PF)跟踪效果,结果表明,200个粒子的误差均值为4.590 6 m,400个粒子误差均值为2.377 6 m,滤波后的轨迹与真实轨迹基本重合,定位跟踪效果好,且粒子数目越多,误差均值、标准差、方差越小,即定位跟踪精度越高。证明了GPS/DTMB组合导航新方案的可行性。     

基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法

研究低信噪比复杂背景下的红外弱小目标检测和跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.结合两种算法的优点,提出了一种基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法.仿真试验表明,与单特征跟踪算法相比,该算法对复杂背景下的红外弱小目标具有更好的跟踪与检测性能.     

非高斯环境下基于GPF算法的目标跟踪

介绍了高斯粒子滤波器(GPF)的基本思想和具体算法的实现步骤,并讨论了此算法在机动目标转弯模型跟踪中的应用,在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器(PF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)的跟踪性能差异。仿真结果表明,GPF有效地改善了目标跟踪的效果,相比PF在精度和计算复杂度方面均有了明显改善。     

基于迭代积分粒子滤波的目标跟踪算法

针对粒子滤波在非线性目标跟踪中存在粒子退化的问题,提出一种迭代积分粒子滤波的目标跟踪算法。该算法从改进重要性函数的角度入手,在积分卡尔曼滤波的基础上,通过高斯牛顿迭代的方法进行量测更新,并对粒子集合中的粒子进行迭代积分卡尔曼滤波,使得构造的重要性函数更加贴近真实后验分布。仿真结果表明,与粒子滤波算法、积分粒子滤波算法相比,该算法在有效改善非线性目标跟踪中粒子退化的同时,提高了跟踪精度。     

基于模糊控制交互式多模型粒子滤波的静电机动目标跟踪

针对交互式多模型粒子滤波算法（IMMPF）的精度不高,算法更新时间长,难以满足静电机动目标跟踪要求的问题,提出了一种新的基于模糊控制的交互式多模型粒子滤波算法（FIMMPF）。该算法先利用模糊控制方法实现实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵,使与目标当前运动状态最接近的运动模型在混合产生这一采样时刻的初始状态向量里占有更大的比重。同时,为了提高基本粒子滤波算法的精度,减小算法更新时间,再利用中心差分扩展卡尔曼滤波算法产生基本粒子滤波的建议分布函数,实现对目标运动状态的更新。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够以更高的定位精度,更小的计算量实现对静电机动目标的跟踪。