基于权重一致性优化的实时Marginalized粒子滤波算法

针对Marginalized粒子滤波中随机量测噪声对于非线性状态估计精度的不利影响以及线性状态估计中计算量较大问题,提出了一种基于权重一致性优化的实时Marginalized粒子滤波算法.首先,结合量测系统建模中先验信息的提取和利用,通过粒子权重间一致性距离和一致性矩阵的构建,提出了量测提升策略下权重的一致性优化方法,以改善粒子滤波在非线性状态估计中的滤波精度.其次,通过对Marginalized粒子滤波实现中时间更新和量测更新环节的结构优化,给出了实时Marginalized粒子滤波,以降低蒙特卡罗仿真实现下卡尔曼滤波在状态线性估计中的计算复杂度.最后,在两者的动态结合基础上给出了新算法具体实现步骤.利用基于单站雷达目标跟踪仿真场景,分析了算法性能.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性.     

基于PHD的粒子滤波检测前跟踪改进算法

针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法（PHD-TBD）存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA-Ⅱ的多目标粒子群优化算法,结合量测信息将预测完成的粒子集的分布进行优化,将所有粒子转移到后验概率密度较大的区域,进而改善了多目标位置估计的性能;然后使用基于密度聚类的DBSCAN算法对粒子聚类,提取目标状态。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,PSO-PHD-TBD在多目标数目估计情况与PHD-TBD算法一致,而位置估计精度明显优于PHD-TBD算法。     

基于压缩感知的PD雷达序贯扩展卡尔曼滤波跟踪方法

提出一种新的基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)处理的序贯扩展卡尔曼滤波(Sequential Extended Kalman Filter, SEKF)方法,以用于脉冲多普勒(Pulse Doppler, PD)雷达机动目标跟踪。利用目标在时延多普勒平面内的稀疏特点建立稀疏量测模型,然后通过压缩采样匹配重构方法获得目标的多普勒量测值,并用SEKF方法进行滤波更新,以改善目标状态的估计性能。在滤波过程中,应用CS处理可改善目标多普勒估计精度,而应用SEKF则可通过加入伪量测减小多普勒量测和目标运动状态之间的非线性误差。仿真实验结果表明,本文所提出的方法和传统的SEKF方法以及已有基于压缩感知的跟踪方法相比对机动目标有更好的跟踪性能。      

基于自控蝙蝠算法智能优化粒子滤波的机动目标跟踪方法

标准粒子滤波重采样过程中对粒子的直接删除会导致粒子贫化,并且综合性价比不高,难以满足高频段精密跟踪雷达的需求.针对上述问题,本文提出了基于自控蝙蝠算法优化粒子滤波的机动目标跟踪方法.该方法首先在粒子滤波中引入蝙蝠算法,用粒子表征蝙蝠个体,模拟蝙蝠群体搜索猎物的过程,使粒子向高似然区域移动.同时,改进算法将粒子接受新状态的比例作为反馈量,设计了自适应闭环控制策略对算法的全局搜索能力和局部搜索能力进行全程动态控制,使得粒子分布更加合理,从而进一步提高了粒子滤波的精度.最后在分别在基础非线性滤波模型和强机动强干扰目标跟踪模型中对改进算法的性能进行了测试.实验结果表明,改进算法提高了目标跟踪的精度.     

Improved Rao-Blackwellized H∞ filter based mobile robot SLAM

For the problems of estimation accuracy, inconsistencies and robustness in mobile robot simultaneous localization and mapping (SLAM), a novel SLAM based on improved Rao-Blackwellized H∞ particle filter (IRBHF-SLAM) algorithm is proposed. The iterated unscented H∞ filter (IUHF) is utilized to accurately calculate the importance density function, repeatedly correcting the state mean and the covariance matrix by the iterative update method. The laser sensor’s observation information is introduced into sequential importance sampling routine. It can avoid the calculation of Jacobian matrix and linearization error accumulation; meanwhile, the robustness of the algorithm is enhanced. IRBHF-SLAM is compared with FastSLAM2.0 and the unscented FastSLAM (UFastSLAM) under different noises in simulation experiments. Results show the algorithm can improve the estimation accuracy and stability. The improved approach, based on the robot operation system (ROS), runs on the Pioneer3-DX robot equipped with a HOKUYO URG-04LX (URG) laser range finder. Experimental results show the improved algorithm can reduce the required number of particles and the operating time; and create online 2 dimensional (2-D) grid-map with high precision in different environments.     

优化的多模型粒子滤波机动微弱目标检测前跟踪方法

在机动微弱目标的检测和跟踪方面,当前主要研究方法之一是多模型粒子滤波检测前跟踪（MMPF-TBD）,该方法以尽可能多的运动模型去匹配目标的机动,符合运动模型精细化研究方向,但存在模型数目与类别较多,模型之间转移计算复杂和有效模型使用效率低等问题。本文从多个运动模型结构上的相似性出发,提出一种优化的多模型粒子滤波检测前跟踪方法,通过粒子机动加速度的变化,在一个模型框架下模拟出类似MMPF TBD中的多种机动模型,简化了算法结构;在该方法实现过程中,采用辅助粒子滤波提高状态估计精度。仿真实验表明该方法相比MMPF-TBD具有更稳定的检测和跟踪性能以及在低信噪比环境中更好的适用性。      

基于粒子优化的多模型粒子滤波算法

针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法．在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新量测信息的有效利用,进而提升单个采样粒子对于真实系统状态和模型逼近的有效性．理论分析和仿真结果表明：新算法在系统状态估计的精度以及模型辨识的准确性方面均明显地优于交互式多模型粒子滤波算法和多模型粒子滤波算法．     

粒子流粒子滤波检测前跟踪方法

检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布，对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法，但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波，但在每一帧内，采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性，本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器，为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测，并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。      

多编队目标先后出现时的无先验信息跟踪方法

针对多编队机动目标先后出现时的跟踪问题,该文提出了一种基于交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波(IMM-GM-PHD)算法的无先验信息跟踪方法。首先,在IMM-GM-PHD算法预测过程完成的基础上,引入密度检测机制,利用相关域为所有预测高斯分量挑选有效量测,结合密度聚类(DBSCAN)算法检测是否出现新编队目标。其次,在IMM-GM-PHD算法状态更新完成的基础上,利用更新高斯分量的组成情况完成模型概率的更新。最后,在状态估计优化过程中,结合编队目标的特点,加入相似度判别技术,利用杰森-香农(JS)散度度量高斯分量间的相似度,剔除没有相似分量的高斯分量,进一步优化估计结果。仿真结果表明,该文方法能够快速有效地跟踪非同时出现的多编队机动目标,具有较好的跟踪性能。     

Geodesic流多伯努利检测前跟踪方法

由于粒子退化,基于粒子滤波的多伯努利检测前跟踪滤波器对多目标后验密度的估计不准确,导致量测非相参积累的效果不理想.为此,将Geodesic粒子流引入多伯努利检测前跟踪算法,以提升后验密度估计的准确度.此外,合并航迹时利用目标的航向信息,从而降低航迹交叉时不同目标的航迹被错误合并的概率.通过Rayleigh杂波中Swerling 1型起伏目标的检测及跟踪结果证明了所提算法的性能.     

基于QMCPF-IMM的强机动目标跟踪算法研究

为了提高雷达对机动目标的跟踪精度,通过融合拟蒙特卡罗思想,提出了一种适用于非线性非高斯系统的拟蒙特卡罗粒子滤波交互式多模型算法。该算法利用拟蒙特卡罗采样,克服传统算法采样粒子间隙过大、粒子层叠问题,增加交互式多模型对机动目标跟踪时的有效粒子数;通过区间估计理论,解决拟蒙特卡罗支撑区间难以计算问题,并结合核密度估计重采样,保证采样粒子的低等差异性。仿真结果表明：与交互式多模粒子滤波算法相比,改进算法可在保证滤波实时性的同时,提高跟踪精度。     

基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法

 针对粒子滤波中重采样过程与优化提议分布的处理方式导致的粒子溃退和算法实时性下降问题,通过广义UT变换原理和卡尔曼滤波预测更新机制的引入,实现当前量测信息对于状态估计结果的直接优化,给出了一种基于广义UT变换的粒子滤波算法。另外,将改进后算法与交互式多模型相结合,进而提出了一种基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法．理论分析和仿真结果表明：新算法在计算复杂度方面与标准粒子滤波相近,在滤波精度方面优于标准粒子滤波及其改进算法．     

Improved particle filter based on fine resampling algorithm

In order to solve particle degeneracy phenomenon and simultaneously avoid sample impoverishment,this paper proposed an improved particle filter based on fine resampling algorithm for general case,calle...     

基于代价参考粒子滤波的存在概率检测算法

为提高统计特性未知情况下对非线性微弱动目标的检测能力,本文提出一种基于代价参考粒子滤波的检测前跟踪算法.首先在代价参考粒子滤波的状态向量中增加模拟目标存在状态的离散变量,并在离散变量的转移过程中引入相关系数判决机制;其次,利用代价参考粒子滤波的输出估计存在概率;最后,基于存在概率构造检验统计量.当检验统计量大于给定门限时宣布目标出现.天波雷达目标检测的仿真表明,当系统的统计特性已知时,该方法的检测性能与基于传统粒子滤波的似然比检测、存在概率检测等相当;当统计特性未知时,该方法的检测性能比传统方法提高了2dB以上.本方法可用于复杂背景下的监测系统,如雷达、声呐等.     

曲线拟合与卡尔曼滤波器的滤波精度评估

曲线拟合和卡尔曼滤波是2种运动目标轨迹后置处理的重要方法,利用曲线拟合方法对复杂的运动轨迹进行平滑处理时,为了提高拟合效果,往往选取阶数较高,但易造成方程求解复杂,使得拟合曲线稳定性变差。为了提高测量系统的定位精度和对机动目标的跟踪适应能力,采用卡尔曼滤波算法对弹道进行处理,对卡尔曼滤波参数进行了优化设置,设定滤波增益的下限,避免滤波出现发散现象,使得滤波器稳定性好,而且收敛和稳定时间短。仿真结果表明:采用该方法后卡尔曼滤波对于强机动特征的轨迹有较好的平滑效果和跟踪能力,而且能满足工程上应用的精度要求。     

基于标签多伯努利滤波器的机动小目标检测前跟踪

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.     

基于CPFDE的目标跟踪算法研究

在目标跟踪中,为了克服粒子滤波的粒子退化和贫化问题,提高滤波精度,文中将差分演化算法与容积粒子滤波相结合,形成了差分演化容积粒子滤波算法。在粒子进行先验更新时, 使用容积卡尔曼滤波算法融入当前时刻的量测信息并用其来产生重要性密度函数,并且在重采样阶段,用差分演化算法对根据重要性密度函数抽取的采样粒子做优化操作,从而克服粒子滤波存在的粒子退化及贫化问题,提高滤波性能。实验结果表明,和粒子滤波、无迹粒子滤波、容积粒子滤波相比,该算法有着更高的滤波精度和更好的稳定性,并且能够提高雷达机动目标跟踪的精确性。     

基于Box粒子滤波的参数自适应机动目标跟踪

针对机动目标跟踪加速度的不确定性,引入一种新的参数自适应算法,采用粒子滤波及高斯核密度估计技术,估计目标机动参数,实现对任意机动目标的跟踪。在此基础上,考虑到粒子滤波计算代价较高的问题,进一步引入区间分析技术,采用Box粒子代替传统的粒子,以提高算法的计算效率。实验结果表明,提出的算法能够有效地跟踪任意机动目标,且运算时间明显低于传统的参数自适应算法。     

基于阵列单通道的机动目标DOA跟踪方法

针对现有利用阵列单通道系统对机动目标跟踪精度不高,实时性差等不足,提出了一种新的基于改进粒子滤波算法的阵列单通道机动目标波达方向(direction of arrival, DOA)跟踪方法。该方法首先在利用接收机轮流采样建立数学模型的基础上,建立跟踪模型。然后,利用粒子群优化算法对马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)粒子滤波算法的重采样环节进行优化处理,给出了一种交互MCMC粒子滤波算法,该算法克服了传统粒子滤波算法粒子退化及样本贫化的固有缺陷。最后利用该算法求解跟踪方程,实现了实时DOA估计。理论分析与仿真结果表明,本文方法可实现基于阵列单通道的DOA跟踪与波束形成一体化,且能够处理相干信号,与标准粒子滤波和子空间类算法相比,收敛速度快,跟踪精度高。      

基于地理信息的地面运动目标跟踪方法

为了提高地面运动目标跟踪精度,提出了基于地理信息约束的变结构交互多模(VS-IMM)的目标跟踪算法。通过建立地理信息系统约束地面目标运动状态,并利用目标转弯曲线模型确定滤波器中机动目标的时变运动模型集,采用地理信息约束的变结构交互多模算法可更符合实际进行地面目标机动跟踪。针对机场地面机动目标的仿真结果表明,给出的地理条件约束的目标跟踪算法比现有交互多模算法具有更好的性能。