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《战术导弹技术》2019,(1)
为了实现更加理想的运动目标跟踪,提出了改进的卡尔曼滤波与均值漂移目标跟踪算法。该算法采用粒子滤波与Kalman滤波相结合实现非线性滤波,首先利用粒子滤波对运动目标的状态变量进行估计,然后对目标估计状态进行卡尔曼滤波,解决观测方程为非线性的问题。最后利用Mean-shift算法进一步聚类粒子,使抽样的粒子集更符合实际的目标概率模型,从而增加有效粒子数目,减少粒子退化。经过预测迭代,从而达到对运动目标运行轨迹的修正,并采用仿真实验进行算法性能测试。结果表明,相对于其他算法或者是传统算法,在相同的条件下该算法不仅提高了目标跟踪的精度,并且降低了计算复杂度,实时性较好。 相似文献
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基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了序列图像中红外弱小目标的检测跟踪问题.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,提出了一种基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法.从红外序列图像中提取了局部灰度均值对比度、局部梯度均值对比度、局部熵和灰度分布四个典型特征,根据各个特征对弱小目标检测的贡献,自适应地进行特征融合.在粒子滤波的框架下,将融合后的特征信息转化为粒子的权值,对红外弱小目标进行跟踪.仿真试验表明,该算法有着良好的检测与跟踪性能. 相似文献
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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。 相似文献
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对于纯方位目标跟踪问题,传统的线性算法已经不能满足非线性非高斯和实时性目标跟踪的要求,由于在纯方位目标跟踪中传统的粒子滤波收敛速度慢并且容易发散,文中提出了一种基于改进的采样-重要性-重采样滤波(SIRF)算法的纯方位跟踪算法。具体的改进方法就是去掉归一化步骤直接使用非归一化权值,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。最后通过实验验证改进的SIRF算法跟踪效果明显优于高斯粒子滤波(GPF)算法。 相似文献
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非平稳非高斯测量噪声条件下改进差分粒子滤波算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法. IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似然函数的对数最大化法求解高斯混合密度函数模型参数,并将该模型应用于粒子权值计算,避免了高斯密度函数近似估计噪声模型所易于导致的粒子退化问题;通过建立水下目标纯方位角跟踪系统模型,将IDDPF算法应用于闪烁测量噪声条件下水下目标纯方位角跟踪问题的求解。50次Monte Carlo对比仿真实验结果表明:在NSNGN条件下IDDPF算法具有跟踪响应快、估计精度高、鲁棒性较好等优点。 相似文献
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闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种强跟踪粒子滤波(STUPF)算法.该算法将无迹卡尔曼滤波器(UKF)与强跟踪滤波器(STF)相结合作为粒子滤波提议分布,具有在线调节滤波增益阵,提高滤波器跟踪突变状态的能力.在给出闪烁噪声统计模型的基础上,将STUPF应用在几种典型目标运动模型跟踪系统中,并同UKF和... 相似文献
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《水雷战与舰船防护》2015,(4)
针对经典粒子滤波(PF)对磁偶极子跟踪高维模型估计时存在的"维数灾"问题,提出一种基于混合卡尔曼滤波(MKF)的方法进行求解。该方法通过导出磁偶极子跟踪的条件线性高斯模型,利用混合卡尔曼滤波算法,将状态变量分离为线性部分和非线性部分;利用卡尔曼滤波和粒子滤波进行耦合处理,克服了经典粒子滤波直接用于磁偶极子跟踪出现的精度不高和滤波发散问题。通过仿真实验将该方法与基于PF的磁偶极子目标跟踪方法进行了对比,结果表明算法精度较高,且性能稳定。 相似文献
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水下目标的被动跟踪由于隐蔽性好, 有着很强的需求背景。本文提出了基于收敛方差跟踪的水下目标运动分析算法, 由于采用方位频率Kalman滤波, 可以得到速度渐近无偏估计, 利用速度估计值对目标位置初值进行线性估计, 进而估计目标运动状态, 采用该方法可以有效消除直接应用伪线性Kalman滤波算法引起的初值偏差, 仿真结果表明, 该方法对目标运动要素具有良好的估计性能。 相似文献
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针对惯性导航系统(inertial navigation system,INS)和全球定位系统(global position system,GPS)导航系统的不足,提出一种基于视觉信息的飞行器相对偏航角和相对位置估计方法。采用金字塔(lucas-kanade,LK)光流算法对地面目标上的2个特定特征点进行位置估计,然后根据摄像机成像原理,用高斯-牛顿迭代法估计出飞行器的相对偏航姿态角和相对位置,并设计 PID的位置控制系统,实现飞行器对地面目标的跟踪。仿真结果表明:该方法相对偏航角和位置的估计精度较高,飞行器对目标跟踪准确。 相似文献