解耦的转换测量Kalman滤波算法

对于极坐标观测下的目标跟踪问题,基于转换测量Kalman滤波器(CMKF),应用正规变换,得到了解耦的CMKF算法,同时研究了CMKF和解耦CMKF算法的初值估计问题.仿真结果表明了解耦CMKF算法及其初值估计的有效性.     

三维解耦转换测量Kalman滤波算法

基于去偏转换测量Kalman滤波（CMKF）,利用对角化和单位化方法求解正交变换,设计了实用的三维空间解耦降维算法。算法复杂度分析和仿真试验结果表明了算法的有效性。     

基于测量协方差离散Kalman滤波估计算法的视频跟踪

视频中人体跟踪存在复杂性,尤其是对复杂背景下的人体上、下肢区域进行识别与跟踪时,传统算法存在一些问题。本文在传统Kalman滤波跟踪算法基础上,提出一种基于可变测量协方差的离散Kalman滤波人体识别算法。通过初始化测量协方差,用递归的方法从新获取的观测数据中计算出新的测量协方差估计量,通过离散Kalman滤波器进行跟踪。在实际的视频图像中,表现出良好的跟踪效果,并且对上肢、下肢及整个人体的区分以及部位跟踪方面都有很好的表现。相对于传统的Kalman滤波算法,本算法没有丢失跟踪目标的现象,跟踪速度适中,与人体行进速度保持一致,基本为1.5 m/s,特别适用于对视频中的人体行为进行跟踪及分析处理。     

基于Kalman滤波与Camshift算法的水面目标跟踪

根据水面监控图像的特点,对运动载体采集到的水面视频图像进行处理,从而实现对运动目标的跟踪。首先,利用Haar分类器检测出水面的运动目标,并用检测结果初始化Camshift跟踪器的搜索窗口;然后,运用Kalman滤波器与Camshift组合算法实现对运动目标的跟踪。其中,利用Kalman滤波算法预测目标在下一帧中出现的位置,Camshift算法用来跟踪目标,以此减小搜索范围,提高跟踪效率。实验结果表明,该算法能够实现对水面运动舰船的检测并进行有效跟踪。     

新的基于Kalman滤波的跟踪方法

模板更新策略是匹配跟踪算法成败的关键,为了提高基于模板匹配跟踪算法的性能,在分析多种模板更新算法的基础上,给出使用Kalman滤波器更新模板的方法。该方法不再将模板图像视为一个整体,而是使用Kalman滤波器对模板图像逐像素点进行更新,以得到自适应和最佳的目标模板图像,使匹配跟踪算法的性能得到很大提高,特别对于目标被遮挡、目标姿态变化以及环境照度变化有很强的适应性。对匹配算法的改进和遮挡的处理使该算法的性能得到进一步提高。实验结果表明该方法行之有效。     

结合Kalman滤波和LBP纹理的CAMShift改进算法

针对传统CAMShift算法,在颜色相似干扰、目标快速运动等复杂背景中跟踪目标丢失的问题,提出一种结合Kalman滤波和LBP纹理的CAMShift改进算法。为了验证提出算法的合理性,使用农田作业机械安装的摄像头实现图像的动态采集,选取图像中的特定目标作为目标模板,采用Kalman滤波器预测下一帧特定目标的位置区域,用改进LBP算法的纹理特征与色彩概率分布图进行相与运算,将得到的结果应用到特定目标跟踪中。实验结果表明,改进后的算法在跟踪特定目标方面具有较高的准确性和鲁棒性。     

Kalman滤波结合Blob匹配的运动目标跟踪算法研究

Blob匹配法应用于多目标时,匹配速度会变慢,而Kalman滤波器可以预测运动目标在下一帧的位置。因此,文章考虑将kalman滤波结合Blob法对目标跟踪进行研究。     

基于转换瑞利滤波器的红外目标跟踪算法

利用转换瑞利滤波器(SRF),研究了仅有角度量测的单站红外目标跟踪问题,推导了基于SRF的红外目标跟踪算法,并给出了具体步骤.该算法利用量测方程本身的非线性结构,仅在每次迭代时用\     

基于Kalman滤波原理的运动目标跟踪

应用Kalman滤波原理,对运动目标进行跟踪,缩小目标的搜索范围,实现快速实时跟踪,使跟踪更为准确.理论分析和实验结果表明,该算法与常规的模板匹配法、直方图模板匹配法等算法相比,有效地提高了目标跟踪的速度及跟踪的准确性.该算法对运动目标进行跟踪,运行速度可提高三倍.     

基于转换坐标卡尔曼滤波算法的雷达目标跟踪

在三维空间中推导了转换坐标卡尔曼滤波算法，得到了在目标真实位置已知的条件下去偏转换测量值误差方差的表达式及在测量值已知条件下去偏转换测量值误差方差的表达式，用此算法进行了雷达目标跟踪仿真，取得了较好的跟踪效果。     

转换测量卡尔曼滤波算法在导弹起爆控制技术中的应用研究

利用导引头测量信息构建最佳起爆控制算法以实现最佳起爆是导弹战斗部起爆控制技术的一个重要方向.最佳起爆算法包括剩余飞行时间、脱靶量及脱靶方位的估计.为提高估计精度和满足实际应用要求,对导引头测量信息进行滤波至关重要.该文研究了转换测量卡尔曼滤波算法在起爆控制参数估计中的应用,该算法将球坐标系中导弹导引头的测量信息转换到直角坐标系下进行滤波,同时消除了由于坐标转换而引起的偏差.仿真结果表明,该算法的应用有效地提高了起爆控制参数的估计精度.     

转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

本文在三维空间中推导出转换坐标卡尔曼滤波算法,用此算法进行了雷达目标跟踪仿真,和用推广的卡尔曼滤波算法进行的仿真结果进行了比较,得出转换坐标卡尔曼滤波算法比推广的卡尔曼滤波算法精度高的结论。     

目标跟踪的转换量测卡尔曼滤波算法性能分析

各种转换量测算法均是基于不同假设条件下对最优解的近似,不同的应用环境可能造成算法完全迥异的性能表现,因此有必要对各种不同的转换量测算法进行统一的分析和比较。文中讨论分析了几种典型的转换量测算法,并通过仿真分析比较了它们在不同环境下的跟踪性能,可信性和运算复杂度。最佳线性无偏估计算法的平均归一化估计误差平方约等于1,是最小均方误差意义下的理论最优估计,其跟踪性能最优。     

量测提升卡尔曼滤波

滤波器设计是系统辨识和状态估计的重要基础.卡尔曼滤波通过状态预测和量测更新的实现框架,在最小方差准则下实现对目标状态的最优估计,但在单传感器量测环境中其滤波精度易受量测噪声随机性的影响.本文提出一种基于量测提升策略的卡尔曼滤波算法实现框架,新方法依据当前时刻量测和量测噪声先验统计信息构建虚拟量测,并通过对虚拟量测采样以及融合提升系统量测信息可靠性,进而改善状态估计精度.同时,针对算法在工程应用中实时性、准确性以及鲁棒性等需求,设计了分布式加权融合和集中式一致性融合的两种实现结构.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性.     

卡尔曼滤波在被动目标跟踪系统中的应用

针对卡尔曼滤波方法在双观测站被动目标跟踪系统中的应用进行了研究。建立了双观测站被动跟踪系统的非线性滤波模型,通过扩展卡尔曼滤波方法在该非线性模型下的具体实现步骤。分析了目标通过不同角度向观测站袭来时,卡尔曼滤波算法对目标参数估计的精度,验证了扩展卡尔曼滤波方法在被动目标跟踪中的有效性。仿真结果表明,目标参数估计的精度与观测的目标方位角变化率有关,变化率越大,估计误差越小。     

卡尔曼滤波器的FPGA实现

采用FPGA(现场可编程门阵列)实现卡尔曼滤波器,最终的设计结果不但简化了计算,还得到了更满意的跟踪结果,使卡尔曼滤波器的实现更加简单,效果更理想。另外,通过FPGA实现可以提供很大的编程灵活性,可以随时对程序进行修改与扩充,大大降低研发成本。