改进的概率假设密度滤波多目标检测前跟踪算法

基于概率假设密度滤波(Probability Hypothesis Density,PHD)的检测前跟踪(Track before detect,TBD)技术可以有效解决未知目标数的弱小点目标检测前跟踪问题.文章针对现有PHD-TBD算法存在目标数估计不准、目标发现延时较久的问题进行研究.从标准PHD滤波出发,更为合理地推导出PHD-TBD算法的粒子权重更新计算表达式,实现对目标数的准确估计;同时利用贝叶斯滤波理论,推导出基于量测的新生粒子概率密度采样函数,完成对目标的快速发现.仿真实验表明,与现有的PHD-TBD相比,改进算法能够适应目标扩散情况,准确估计目标数目,并实现对目标的快速发现和位置准确估计.     

杂波背景下基于概率假设密度的辅助粒子滤波检测前跟踪改进算法

在杂波背景条件下,现有的基于概率假设密度(PHD)滤波的粒子滤波检测前跟踪(TBD)算法,存在对密集多目标数目估计不准,使用粒子数目较多会造成维数灾难的问题。因此,该文引入两层粒子的概念,将基于平行分割(PP)理论的辅助粒子滤波(APF)应用于基于概率假设密度的检测前跟踪 (PHD-TBD)算法中,提出基于概率假设密度滤波的平行分割辅助粒子滤波检测前跟踪(APP-PF-PHD-TBD)算法以提高目标数目及状态估计精度。仿真实验证明,相对于现有基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法,该算法在目标数目和状态估计精度上具有显著的性能优势,在密集目标场景下,优势尤为突出。最后,利用导航雷达实测所得海杂波背景数据证明,该算法在应用中性能更加优异。      

基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪新算法

基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density, CPHD)检测前跟踪(Track before detect, TBD)算法能有效解决未知目标数的弱小目标检测跟踪.文章深入研究了CPHD算法, 从标准CPHD滤波的粒子权重更新出发, 结合检测前跟踪的实际, 合理地推导出CPHD-TBD算法的粒子权重更新表达式; 分析了CPHD滤波目标势分布的物理意义, 实现了目标势分布更新计算在检测前跟踪的应用.将CPHD滤波和TBD进行有效结合, 提出了基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪算法, 并给出其详细实现步骤.仿真实验证明提出的CPHD-TBD算法与现有概率假设密度检测前跟踪(PHD-TBD)算法相比, 能更详细地传递目标分布信息, 从本质上改变了PHD-TBD对目标数估计的方式, 能更准确稳定估计目标数, 实现了对目标的发现和状态准确估计, 性能明显更优.     

基于序贯蒙特卡罗概率假设密度滤波的多目标检测前跟踪改进算法

实现目标数目未知且可变条件下的多目标检测与跟踪是个极具挑战性的问题,在信噪比较低的情况下更是如此。针对这一问题,该文提出一种基于点扩散模型的多目标检测前跟踪改进算法。该算法在序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波框架下实现,通过自适应粒子产生机制完成新生目标在像平面中的初始定位,并根据目标在图像中可能出现的位置对全体粒子集进行有效子集分割和快速权值估算,最后利用动态聚类方法完成多目标状态的准确提取。仿真结果表明,该方法有效改善了多目标检测前跟踪的估计性能,并大大提高了算法执行效率。     

基于交互式伯努利滤波的机动目标TBD算法

低信噪比环境下,原始数据未知门限的机动目标跟踪是一个比较棘手的问题。提出了一种交互式多模型伯努利(IMM-Bernoulli)检测前跟踪(TBD)算法,该算法结合交互式多模型算法对滤波器中每个目标状态的采样粒子进行预测,利用伯努利滤波对目标粒子进行递归,粒子更新阶段结合TBD算法进行,最终实现目标存在概率及分布密度的更新估计。算法对粒子预测时采用多个模型参与转移预测,使得预测粒子更加接近目标真实运动状态,兼备了伯努利TBD算法和交互式多模算法的特点,可用于处理低信噪比环境下机动弱目标检测跟踪问题,且对目标状态的估计更加精准。仿真实验表明,该滤波器能够实时地估计出目标位置,比传统的伯努利TBD算法具有更好的滤波性能。     

基于模糊聚类和粒子滤波目标跟踪算法研究

针对非线性的目标跟踪采用了基于模糊聚类和粒子滤波的混合跟踪算法,取得了优于卡尔曼滤波跟踪的良好效果.首先利用模糊C均值聚类算法对采集的数据进行基于目标的隶属度的分类,然后利用粒子滤波算法对目标进行位置估计.仿真结果表明:非线性视频跟踪中混合算法对目标的跟踪效果要好于卡尔曼滤波算法,降低了跟踪误差.     

一种基于模型选择的PF-TBD算法

在目前的基于粒子滤波检测前跟踪(PF-TBD)算法中,对粒子的预测通常是根据单一直线运动模型实现的,在目标机动时由于与运动形式相差较大,影响了跟踪效果。为此,提出一种基于模型选择的粒子滤波检测前跟踪(MM-PF-TBD)算法。该算法由已估计出的目标位置,计算相对偏转角,并以此判定目标当前的运动模式,进而选择相应的运动模型对下一时刻的粒子进行预测,显著提高了对粒子预测的精度。理论分析和仿真实验表明,文中所提算法适用于目标不同的运动形式,有效提高了目标机动时的检测和跟踪性能。     

一种粒子概率假设密度滤波新生粒子采样新方法

提出一种粒子概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)新生粒子采样新方法.以混合高斯分布和均匀分布分别对新生粒子位置和速度分量进行采样,将采样过程置于滤波更新之后,通过最大似然检验多目标状态估计技术提取源于已知目标的量测,避免对这些量测进行新生粒子采样,有效降低粒子数和滤波计算量.结果表明:基于新生粒子采样新机制的粒子PHD滤波,相比于标准方法,在降低计算量的同时提高了多目标状态估计精度.     

基于粒子滤波的分布式雷达TBD算法

为提高分布式雷达系统的目标检测与跟踪能力,研究了基于粒子滤波的检测前跟踪算法。针对传统粒子滤波中粗化方法盲目性的问题,提出了一种适用于分布式雷达目标检测与跟踪的多簇聚类粒子滤波算法。该算法在粗化的基础上,首先采用改进的K Means方法对粒子聚类以形成多个粒子簇,引导各簇内粒子沿着该簇中心向该簇最大联合似然粒子方向偏移,使粒子向高联合似然区域集中。该算法能够在缓解粒子滤波样本贫化问题的同时减少传统粗化的盲目性,提高了系统从接收数据中提取目标信息的能力。对分布式雷达目标检测与跟踪的仿真结果表明,多簇聚类粒子滤波算法比传统的粗化策略粒子滤波算法具有更好的检测能力和更高的跟踪精度。     

基于PHD的多目标检测前跟踪改进方法

基于概率假设密度粒子滤波的多目标检测前跟踪方法(PF-PHD-TBD)存在目标数目估计不准确、状态估计精度不高等问题。借鉴Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)将目标的状态空间进行降维分解,分别采用线性与非线性滤波器进行跟踪的思想,在PF-PHD-TBD的预测与更新过程中采用RBPF方法,以最优卡尔曼滤波对目标速度分量进行处理,以粒子滤波对位置分量进行处理,显著降低了运算复杂度,相比仅使用粒子滤波时过分依赖目标位置信息的缺点,充分利用了位置与速度之间的关联特性,提高了目标数目估计的准确度和状态估计的精度。最后用仿真实验验证了所提方法的有效性。     

Improved SMC cardinality-balanced multi-Bernoulli forwardbackward smoothing track-before-detect algorithm

For the tracking problem of multiple maneuvering targets in radar observation,the sequential Monte-Carlo cardinality-balanced multi-Bernoulli track-before-detect (SMC-CBMeMBer-TBD) algorithm is inaccurate in the estimation of the number of targets and the precision of state estimation.An improved algorithm based on SMC-CBMeMBer forward backward smoothing track-before-detect algorithm was proposed.In the algorithm,the multi target particle swarm optimization (MOPSO) was added between the process of prediction and update,and the fitness function was set up based on the observation value to make the particle set move to the position of the larger posterior probability density distribution,and solve the particle poverty in the heavy sampling process.In the update step,the algorithm was used.Then the smoothing recursive method was added,and the arithmetic operation time was prolonged,but the number and the state estimation precision were improved.The simulation results show that compared with the CBMeMBer-TBD method,the proposed algorithm improves the accuracy of the estimation of the number of maneuvering targets and the accuracy of the target state estimation.     

基于余弦距离的多目标粒子群优化算法

针对粒子群优化算法具有的个体分布不均匀以及重复个体较多等缺陷,提出了一种基于余弦距离的多目标粒子群优化算法,该算法根据外部精英存储策略,利用余弦距离排挤机制来选取最分散的粒子,扩大 Pareto最优解集的收敛性和多样性,增强算法的全局寻优能力。通过采用标准多目标优化问题ZDTl～ZDT3进行仿真实验与粒子群算法、混沌粒子群算法、基于拥挤距离的多目标优化算法对比表明,该算法在Pareto前沿的收敛性和多样性方面均优于基于拥挤距离排挤机制,并具有较高的效率     

粒子优化组合的粒子滤波跟踪算法研究

为了改善运动目标跟踪问题中粒子滤波算法(PF)的估计精度,针对粒子滤波出现样本退化以及样本贫乏问题,提出了一种基于粒子优化组合的粒子滤波算法(POCPF)。该算法用一能使粒子朝后验概率分布值较大的区域运动的似然函数来改善粒子的位置,然后重估粒子的权值对粒子进行优化组合,满足粒子的多样性要求,从而克服了粒子的贫乏问题,在一定程度上减少系统状态为达到精确度所需的粒子数目,缩短运行时间。通过仿真实验证明了POCPF算法的有效性,当粒子数相同时,POCPF算法性能优于PF算法。     

基于粒子群优化和M-H采样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法

针对实际应用条件下传感器节点的观测数据与目标动态参数间呈现为非线性关系的特性,提出了一种基于粒子群优化和M-H抽样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法。该方法采用分布式结构,在动态网络拓扑结构下,由粒子群优化和M-H抽样技术实现滤波中的重抽样过程,抑制粒子退化现象,并通过粒子间共享历史信息,降低单个粒子历史状态间的相关性使各粒子能快速收敛至最优分布,从而实现高精度的目标跟踪效果。仿真结果表明,相比现有的基于信息粒子滤波和并行粒子滤波技术的传感器网络目标跟踪方法,所提出的方法能降低网络总能耗,同时保证目标跟踪的精度。     

三目标柯西粒子群算法的电力系统无功优化

通过建立有功网损最小、电压偏差最小和静态稳定电压裕度最大的三目标无功优化模型。提出柯西粒子群算法,并针对IEEE14节点系统进行三目标电力系统无功优化。当种群多样性较差时,通过对交叉的粒子进行柯西变异从而扩大搜索空间,提高种群多样性,防止出现过早的收敛,进而避免了算法陷入局部最优解的问题,同时也提高了收敛速度。通过数据测试和比较柯西粒子群算法在收敛速度、精度、全局搜索能力上均优于常规差分进化算法和常规粒子群算法。其结果验证了该模型和算法的有效性,为电力系统安全经济运行提供了参考。     

基于粒子群算法的码书设计研究

在基于粒子群算法码书设计研究中,提出采用随机概率扰动的方式作为基本粒子群算法的全局极值更新条件,从而增加全局最优区域的搜索能力,避免了粒子过早的“趋同性”。     

基于近邻粒子群优化的阵列天线方向图综合

阵列信号处理是近40年来迅速发展的技术,方向图综合的优化是其重要的问题,粒子群优化技术通过简单的算法可以达到很好的方向图综合效果。近邻粒子群优化算法除了利用粒子本身历史最优位置与全体最优位置外,还利用邻居粒子历史最优位置更新本粒子位置,测试函数测试结果表明,这在一定程度上消除了标准粒子群算法容易收敛到局部最优值的缺点。使用这种改进算法的阵列天线的方向图综合也得到了很好的结果     

混合均值中心反向学习粒子群优化算法

为平衡粒子群算法勘探与开发能力,本文提出混合均值中心反向学习粒子群优化算法.算法将所有粒子和部分优质粒子分别构造的均值中心进行贪心选择,得出的混合均值中心将对粒子所在区域进行精细搜索.同时对混合均值中心进行反向学习,使粒子能探索更多新区域.将本文算法与最新改进的粒子群算法、人工蜂群算法和差分算法在多种测试函数集上进行比较,实验结果验证了混合均值中心反向学习策略的有效性,算法的综合优化性能更强.     

基于环形结构带缓存器模型的并行微粒群算法

受并行遗传算法的启发，文章设计和实现了一种基于环形结构带缓存器模型的并行微粒群算法。它基于一种单向环结构的拓扑连接，可以保证优良粒子在子种群问的扩散，丰富种群的多样性。仿真实验的结果表明．该并行算法不仅有效地提高了求解效率，而且在一定程度上改善了早熟现象，算法的各项性能与微粒群算法相比有了很大提高。     

基于随机集的RBPF多目标关联跟踪算法

针对大量杂波环境下数量变化的纯角度多目标航迹关联跟踪问题,提出一种新的基于Rao-Blackwellized粒子采样(RBPF)航迹关联的高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法.算法首先利用GMPHD在每时刻对多个目标组成的随机集合进行估计;然后利用基于随机有限集的RBPF对GMPHD所得到的目标集合进行检测和关联...