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基于粒子滤波的弹道目标跟踪 总被引:1,自引:1,他引:0
弹道目标再入段的运动受到空气阻力、重力等力的影响,具有明显的非线性特征.传统的卡尔曼滤波是线性、高斯问题的最优滤波器,但无法处理非线性的估计问题.扩展卡尔曼滤波利用泰勒级数展开把非线性方程线性化,是解决非线性估计问题的有效算法;而近些年来出现的粒子滤波以其解决非线性问题的卓越性能,得到了迅速发展.文章对弹道目标再入段的运动特征进行研究,建立了目标的状态空间模型,并应用扩展卡尔曼滤波和粒子滤波实现了对弹道目标的跟踪.通过比较仿真结果,证明粒子滤波比扩展卡尔曼滤波精度更高,对噪声的抑制能力更强,也更稳定.因而具有重大的研究意义. 相似文献
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基于粒子滤波的空-地目标跟踪算法 总被引:4,自引:4,他引:0
针对空-地目标跟踪中目标大幅度变速运动而引 起的跟踪失败问题,基于Kristan等人提出的双步(TS)动态模型框架,对空-地目标跟 踪中目标运动特点进行分析与建模,改进TS模型中 的保守模型以适应加速运动,提出适于描述大幅度变速运动的加速度双步(TSA)动态模型作 为粒子滤波(PF)跟踪算法的动态模 型,实现对粒子状态的精确预测,进而达到使用较少粒子即可对目标鲁棒跟踪的目的。对空 -地目标跟踪的测试视频进行测 试,结果表明,本文算法可对大幅度变速运动目标稳定跟踪,正确跟踪率为92%,对目标 尺寸约为25pixel×30pixel时的处理帧率为29frame/s。本文算法具有较好的鲁棒性与实时性。 相似文献
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基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。 相似文献
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基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:5,自引:5,他引:0
为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。 相似文献
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基于粒子滤波的红外目标跟踪 总被引:29,自引:3,他引:29
粒子滤波(Partic le F ilter)是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术.提出了一种基于粒子滤波的红外目标稳健跟踪新方法.在粒子滤波理论框架下,红外目标的状态后验概率分布用加权随机样本集表示,通过这些随机样本的Bayesian迭代进化实现红外目标的跟踪.系统状态转移模型选择为简单的二阶自回归模型,并自适应地确定系统噪声方差.红外目标的描述利用目标区域的灰度分布,该灰度分布通过核概率密度估计建立.通过计算参考目标的灰度分布和目标样本的灰度分布之间的Bhattacharyya距离,建立系统观测概率模型.实验结果表明该方法是有效的和稳健的. 相似文献
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提出了一种状态空间模型粒子滤波算法,并应用于运动目标的跟踪。该方法基于贝叶斯估计,利用粒子集来表示概率,通过递推的贝叶斯滤波来近似逼近最优化结果,在预设搜索区域用粒子群找到和目标模板最相似的中心位置,并以该位置作为观测值,进行跟踪。仿真实验结果和两种实际条件下效果比较表明该算法在跟踪低常速运动中精准性高,是一种有效的目标跟踪方法。 相似文献
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文中设计研制了一种新型的基于仿射变换模型的实时图像跟踪系统。本跟踪系统已经通过实践检验,能够稳定的、准确的、快速的跟踪目标。并且系统有很大的升级潜力,除了能够满足仿射变换跟踪的要求之外,还能适用于其他的一些算法,构成鲁棒性更强的图像跟踪系统。实践证明该跟踪系统性能优于经典的相关跟踪系统。 相似文献
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为提高杂波条件下的机动目标被动跟踪的性能,提出了一种新的粒子滤波目标被动跟踪算法。在声纳的输出端,提取信号的幅度信息(AI),建立多模型对转弯机动目标进行状态估计,以粒子滤波算法作为基本跟踪滤波算法,将AI与概率数据关联(PDA)算法中的似然比相结合,详细推导了结合AI的粒子滤波目标被动跟踪算法(PF-AI)实现的具体过程。在同一被动目标跟踪场景,同时使用单纯PDA算法、结合辅助信息的PDA算法和PF-AI进行被动跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,并使用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,与两种基于PDA的跟踪算法相比,PF-AI具有更高的跟踪精度,且算法易于实现。 相似文献
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基于概率图模型目标建模的视觉跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种视觉跟踪任务中基于局部特征和概率图模型的目标建模方法,将目标表示为一组具有仿射不变性的区域特征,并通过概率图模型描述特征之间的空间约束关系。在目标跟踪过程中,首先在空域上利用信任传播算法,推断概率图模型中各个特征的状态,然后根据推断的结果设计改进的重要性采样函数,采用粒子滤波算法在时间域上对目标进行跟踪。为了适应目标在运动中的变化,模型根据特征的稳定程度自适应地进行更新。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能够有效实现复杂场景下的目标跟踪。 相似文献
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基于三维在线表观模型的粒子滤波目标跟踪算法 总被引:5,自引:5,他引:0
提出的基于三维在线表观模型的粒子滤波目 标跟踪算法,以目标的独立特征为基础,分别从空域和时域对目标进行描述,构建目 标的三维表观 模型,并通过多重线性空间理论表达目标表观随时间推移引起的变化,实现模型的在线增 量更新。采用 粒子滤波方法,对每个独立线索分别进行在线权重估计,通过多线索的融合实现动 目标的稳定跟踪。 三维在线表观模型和在线跟踪机制使跟踪模型对目标与背景的在线区分能力得到进一步增强 ,保证了算法 在目标表观变化时的跟踪稳定性。通过多种目标表观复杂变化的场景验证,均取得了良好 跟踪效果。 相似文献
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基于微小型机载成像跟踪系统设计思想及需求,设计并实现了以高性能的DSP芯片TMS320-DM642为核心处理器,结合可编程逻辑器件CPLD和FPGA的实时图像跟踪处理平台。平台采用基于粒子滤波的目标跟踪算法,实现对目标的实时跟踪。采用卡尔曼滤波器,提高了粒子的利用效率,在改进了算法实时性的同时解决了图像跟踪系统的延时性问题,提高了跟踪系统的稳定性。算法仿真结果表明,与传统相关匹配算法相比,基于粒子滤波的跟踪算法具有更好的鲁棒性和实时性,能满足机载成像跟踪系统实时图像跟踪的要求。 相似文献