雷达多目标跟踪的关联粒子滤波研究

在整个导弹防御系统中,多目标跟踪是很重要的一项技术,要求系统快速机动地跟踪导弹目标,但系统存在非线性问题,使用传统方法使跟踪偏差大。为解决上述问题,提出在非高斯条件下,把高斯-厄米特粒子滤波算法和联合概率数据关联方法相结合,对多目标跟踪的数据进行关联处理并进行状态估计。利用高斯-厄米特滤波计算的均值、协方差产生密度函数,并生成具有后验特征的粒子。用联合概率数据关联方法进行杂波剔除和数据关联,并对综合的关联粒子滤波算法进行仿真。仿真结果表明,改进方法可以有效解决多目标的准确跟踪问题。     

一种基于改进粒子滤波的多目标跟踪算法

针对复杂背景环境下的多目标跟踪问题,论述了主要的数据关联技术,将目标检测算法与粒子滤波相结合,利用颜色直方图作为观测模型,并利用全领域(GNN)算法进行数据关联.提出一种改进的基于粒子滤波的多目标跟踪算法,实现了视频场景中的多个目标跟踪.该算法对于目标在场景中的频繁出现和消失、相似外表、交叉运动和短暂遮挡等均有较好的处理效果.     

多目标跟踪中联合概率数据关联优化算法

研究多目标实时精确跟踪问题,针对在战场目标密集和电磁环境复杂的情况下,经典多目标跟踪联合概率数据关联算法的计算量剧增,在目前的硬件条件下,算法的实时性和有效性已不能满足要求.为提高算法的计算速度和效率,通过量化可行联合事件中相匹配的量测与目标的统计距离,来定义优化计算的约束条件,从而构建能量函数,把搜索最优可行矩阵问题转化为整数规划问题,对算法进行改进.在分析优化条件完备性的基础上,构建DHN人工神经网络,利用非线性计算能力对整数规划问题进行求解,并采用温控扰动的办法提高收敛速度,降低计算量.仿真结果表明,算法能在复杂条件下实时有效地量测数据,准确分配给目标航迹.     

多目标跟踪数据关联及其改进算法

本文研究了多目标跟踪数据关联问题,针对联合概率数据关联算法的“组合爆炸”现象,介绍了一种改进算法,以较小的计算量直接计算后验概率。蒙特卡罗仿真表明,该算法在对多个目标进行跟踪时具有很好的性能。     

多目标跟踪数据关联及其改进算法

本文研究了多目标跟踪数据关联问题,针对联合概率数据关联算法的"组合爆炸"现象,介绍了一种改进算法,以较小的计算量直接计算后验概率.蒙特卡罗仿真表明,该算法在对多个目标进行跟踪时具有很好的性能.     

基于协同关联粒子滤波算法的交互多视频目标跟踪

首先介绍了带马尔科夫跳变非线性系统(JMNSs)的状态估计问题,然后总结了JMNSs最优状态估计的难点和具有交互作用的多目标跟踪问题.在总结分析各类不同算法的基础上,提出了一种协同关联粒子滤波算法来解决目标数目在变化的交互多目标跟踪问题,改进后的算法不需要观测与目标状态关联和目标数量已知的假设.最后,通过仿真实验验证了改进后的算法在跟踪效果上优于现有算法,并能成功估计目标的数量.     

基于粒子滤波的JPDA多目标跟踪算法

对于非线性非高斯系统的多目标跟踪问题,在已获得各目标初始信息和观测信息的基础上,结合联合概率数据关联算法,提出了一种基于数值积分粒子滤波的多目标跟踪算法.仿真结果表明,该算法在解决非线性非高斯系统的多目标跟踪问题时是可行有效的.     

一种改进的基于概率假设密度滤波的多目标跟踪方法

针对概率假设密度（PHD）滤波使用聚类方法提取目标状态时,会出现结果不准确,且PHD滤波无法给出状态到航迹关联的问题,提出一种在目标状态中加入标签的方法来实现状态到航迹的关联．该方法对权值较大的标签,通过两次确认来剔除杂波干扰,得到比传统PHD滤波更精确的状态估计．在提取目标状态时,只对相同标签的粒子进行处理,避免使用聚类方法．通过与传统PHD算法的仿真对比表明,改进算法具有较好的跟踪性能．     

基于概率图模型的视频多目标跟踪

针对常见的颗粒滤波器处理视频多目标跟踪的局限性,将概率图模型引入视频多目标跟踪的分析,研究目标被遮挡跟踪中的目标不确定性。在数据关联方法的基础上,采用多目标建模和分析颗粒过滤器框架的目标关系的概率图模型,即联合数据关联算法,对闭塞视频中不确定的多目标的变化进行处理,增强数据边缘,提取目标特征。     

基于改进的粒子滤波算法的目标跟踪

将均值漂移算法与粒子滤波有效结合,通过比较粒子的权重,对粒子进行重采样,剔除大量的权重小的粒子,再加入均值漂移算法对粒子进行聚类,使用很少的粒子就能完全描述目标的状态信息,克服了粒子滤波计算量大的缺点,在实时监控中大大提高了跟踪效率。实验证明,该算法具有较好的实时性、鲁棒性和准确性。     

基于目标跟踪的粒子群粒子滤波算法研究

针对粒子滤波方法在重采样阶段容易造成样本有效性和多样性的损失,导致了样本贫化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法.算法将粒子群优化思想引入粒子滤波中,在粒子采样过程前先利用粒子群算法进行优化.粒子群算法将最新观测值融合到粒子进化公式中,大部分粒子经过粒子群优化后,朝着后验概率分布比较密集的区域运动,聚集在最优粒子附近,使粒子的权值被提高,避免了在重新采样过程中被舍弃,进而缓解了样本被贫化问题.目标跟踪系统中的位置估计由于物体运动具有突然性,很难准确估计.采用非线性目标跟踪模型和分时恒定值模型分别研究改进粒子滤波算法对误差均方值的影响.仿真结果表明改进算法与常规粒子滤波算法和扩展卡曼滤波算法相比,更加有效地降低变量的误差均方值,从而提高了滤波性能.     

基于改进布谷鸟粒子滤波算法的WSN目标跟踪

为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了改进布谷鸟粒子滤波的WSN目标跟踪方法。通过改进布谷鸟算法的滤波算法取代粒子滤波重采样过程,主要通过改进布谷鸟算法中的搜索步长值 和发现外来鸟卵的物种的概率 的自适应调节,同时在步长更新方程中实时引入函数值的变化趋势,引导粒子整体上向较高的随机区域移动, 有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能。实验结果表明,改进布谷鸟粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高。与CS-PF算法和PF算法相比较,ICS-PF 算法的计算时间是最短的,ICS-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0306、0.0213、速度0.0253、0.0102),PF算法的跟踪精度是最低的,而ICS-PF跟踪精度较高,ICS-PF算法被证明具有良好的跟踪性能。     

基于自适应蝙蝠粒子滤波算法的WSN目标跟踪

为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了自适应蝙蝠粒子滤波的WSN目标跟踪方法。通过自适应的蝙蝠算法的滤波算法优化粒子重采样过程,结合最新的观测值定义粒子的适应度函数,引导粒子整体上向较高的随机区域移动。同时利用动态自适应惯性权重探索新的粒子位置更新为设计机制,引入动态适应惯性权重值, 有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能。实验结果表明,自适应蝙蝠粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高。与BA-PF算法和PF算法相比较,IBAPF 算法的计算时间是最短的,IBA-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0311、0.0202、速度0.0262、0.0101),PF算法的跟踪精度是最低的,而IBA-PF跟踪精度较高,IBA-PF算法被证明具有良好的跟踪性能。     

基于交互式自适应概率数据关联的目标跟踪算法

在联合交互式多模型概率数据关联思想的基础上,将自适应滤波算法应用到概率数据关联滤波器中,提出了一种适用于杂波环境机动目标跟踪的新算法-交互式自适应概率数据关联(Interactive Multiple Models Adaptive Probabilistic Data Association-IMM-APDA)算法,避免了模型选取的不确定性,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环境中对目标较高精度的状态估计.理论分析与仿真结果验证了该算法的优越性,提高了目标跟踪精度.     

基于新型粒子群优化的粒子滤波雷达目标跟踪算法

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波精度不高,容易陷入局部最优,难以满足目标跟踪的问题,提出了一种新的粒子群优化粒子滤波算法,该算法利用社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方法,并且完善了粒子速度的更新策略,使优势速度有较小概率变异,从而提高了寻优能力,同时将劣势速度随机初始化,保证了样本的多样性.实验结果表明,该算法精度高,鲁棒性强,可以有效地应用于雷达机动目标跟踪.     

基于迭代平方根容积粒子滤波目标跟踪算法

针对粒子滤波目标跟踪算法粒子退化及跟踪精度问题,提出了一种基于马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)的迭代平方根容积粒子滤波(ISRCPF,iterated square root cubature Kalman particle filter)算法(ISRCPF-MCMC).在该滤波算法中,利用容积数值积分原则计算非线性随机函数的均值和方差,通过正交矩阵分解代替矩阵开方,在生成的粒子滤波建议分布中融入当前量测值,提高对系统后验概率的逼近程度.然后在此基础上融合MCMC抽样算法(MH,Metropolis Hasting)对所选建议分布进行优化,增加粒子多样性,以提高跟踪精度.仿真试验结果表明,ISRCPF-MCMC算法的估计误差与其他算法相比降低至0.403％.     

基于DE蝙蝠算法优化粒子滤波的目标跟踪

在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化问题,导致滤波精度不稳定.针对这种问题,本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒子表征为蝙蝠个体,蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率,伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索,并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索,从而提高粒子整体的质量和合理的分布;引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力.为了验证本文算法的优化性能,将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法.     

A Multiple Model Tracking Algorithm Based on an Adaptive Particle Filter

The interacting multiple model based on a particle filter fails to meet the requirements of real‐time performance when manoeuvring target tracking by radar due to deficiencies in its high calculation complexity. An improved particle filter based on landscape adaptive particle swarm optimization is proposed. This filter adopts the method of updating inertia weight, using not only local information and global information, but also preventing algorithm trapping in a local optimum, so the filter can find the optimal solution with less iteration. Additionally, an improved tracking model is presented. With the help of systematic resampling, the model can figure out the model index of particles. The experimental results prove that the new tracking algorithm not only improves manoeuvring target tracking accuracy, but also decreases computing complexity.