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扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
扩展卡尔曼滤波在非平稳矢量信号和噪声环境下具有广泛的应用,针对机动目标运动模型的特点,采用基于扩展卡尔曼滤波的算法对运动目标进行跟踪处理,该算法首先建立了运动目标的状态模型和观测模型,然后对观测数据进行滤波和误差估计处理,最后通过计算机的蒙特卡洛仿真得到了滤波轨迹和运动目标的距离和角度误差,仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波算法具有很好的目标跟踪性能. 相似文献
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人脸识别门禁系统已经得到了广泛的应用,但是要求被识别人员靠近图像采集设备,使用起来极不方便.解决此问题的关键是在被识别人员的正常行走过程中完成人脸识别的任务,然而在人的正常行走过程中,因为角度、表情等变化,可能会导致人脸识别产生错误的结果.针对此问题,设计了一种结合CamShift跟踪算法的人脸识别门禁系统,采用人脸检测的结果来改进CamShift跟踪算法,然后再利用这条CamShift跟踪轨迹上人脸识别结果序列来修正错误识别.实验结果表明该系统能够完成正常行走过程中的人脸识别任务,并且有更高的识别率. 相似文献
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基于空间直方图的CamShift目标跟踪算法 总被引:2,自引:1,他引:1
为了提高在目标被遮挡及目标颜色发生较大变化情况下CamShift算法跟踪的稳健性,文中在目标建模阶段不仅利用了目标的颜色信息,而且还加入了目标的空间信息,建立了"空间直方图",从而提高算法的精确性及抗干扰能力;同时,依据径向距离理论提出了一种新的模板更新策略,进一步增强了算法的鲁棒性.实验结果证明,改进方法是有效的. 相似文献
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远距离干扰环境下目标跟踪的扩展卡尔曼粒子滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文在扩展卡尔曼粒子滤波算法的基础上融合了负信息(没有接收到观测值的扫描)来实现远距离干扰环境下的目标跟踪。在整个实现过程中,由传感器模型推导出的高斯和似然函数充分考虑了正负信息,直接用于计算粒子权重更新。并且通过扩展卡尔曼滤波算法产生重要性密度函数,利用当前时刻的量测,使得粒子的分布更接近其后验概率分布,而且使用较少的粒子个数即可达到较好的跟踪效果。仿真证明,扩展卡尔曼粒子滤波算法在航迹连续性和跟踪精度方面明显优于扩展卡尔曼滤波算法,但计算复杂度较高。 相似文献
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IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法 总被引:8,自引:0,他引:8
该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。 相似文献
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基于扩展卡尔曼滤波器的矢量跟踪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
该文针对矢量跟踪算法缺乏定量分析的问题,对线性化模型与跟踪误差进行了研究.为了提高矢量跟踪环的动态跟踪性能,修正了已有线性化观测矩阵忽略接收机伪距率对位置的偏导项的问题;提出了新的环路反馈量,简化了运算过程.推导出了矢量跟踪环的热噪声跟踪误差,与标量跟踪环相比跟踪门限明显降低,并且在相同条件下,观测卫星数越多,矢量跟踪环的跟踪门限越小;推导了矢量跟踪环的动态应力跟踪门限,证明矢量跟踪环可以处理高动态微弱信号.通过 Monte Carlo 仿真验证了理论分析结果的正确性. 相似文献
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多径干扰是高精度定位的主要误差源,估计多径参数对消除多径误差,提高导航系统定位精度具有重要意义。针对扩展Kalman滤波(EKF)在进行多径参数估计时,存在对初值敏感,估计结果在真值附近具有较大波动的缺点,该文提出一种基于粒子滤波(PF)和滑动平均EKF的多径估计算法。该算法首先利用PF得到多径参数的粗略估计值,并将该值作为EKF的初始估计值,以克服EKF对初值敏感的问题。接着对EKF的估计结果进行滑动平均,并将平均后的滤波结果作为多径参数的估计结果。仿真结果表明,改进后的多径估计算法可有效降低估计结果的波动幅度,同时解决了EKF对初值敏感的问题。 相似文献
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一种变换状态空间的稳定卡尔曼滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文在分析了扩展卡尔曼滤波中两种线性化误差的产生原因及其对滤波影响的基础上,针对线性状态方程和非线性观测方程这一类系统,提出了采用一组新的状态量代替原来的状态量,使得观测方程为线性方程,从而避免了因为观测方程线性化导致的观测空间和状态空间的映射关系改变,提高了扩展卡尔曼滤波的稳定性和状态估计的精度。通过一个无源定位与跟踪的计算机仿真试验验证了这种方法的优点。 相似文献
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《电子学报:英文版》2016,(6):1166-1171
The conventional Kalman filter (KF) which uses the current measurement to estimate the current state is a posterior estimation.KF is identified as the optimal estimation in linear models with Gaussian noise.However,the performance of KF with incomplete information may be degraded or diverged.In order to improve the performance of KF,an Amended KF (AKF) is proposed by using more posterior measurements.The principle,derivation and recursive process of AKF are presented.The differences among Kalman smoother,adaptive fading method and AKF are analyzed.The simulation results of target tracking with different covariance of motion model indicate the high precision and robustness of AKF. 相似文献
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针对新能源电动汽车锂电池电荷状态SOC估算问题,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,引入扩展卡尔曼滤波方法,利用扩展卡尔曼滤波方法处理复杂非线性系统能力,建立了扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算模型,并通过MATLAB/Simulink对新建模型仿真分析。仿真结果显示,建立的扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算模型具有较高估算精度,整体误差小于±0.05%,满足新能源电动汽车对锂电池SOC估算要求。 相似文献
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基于扩展卡尔曼滤波的动中通低成本姿态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对动中通系统低成本姿态估计问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的姿态估计算法。该算法以四元数作为状态变量,通过融合陀螺、加速度计以及单基线GPS位置和速度信息估计载体的姿态信息。针对载体机动加速度的影响,通过单基线GPS提供的速度信息对载体的机动加速度进行初步补偿;当载体发生转弯时,利用侧滑角补偿法进一步校正。实验结果表明,该算法成功融合了陀螺的短时精确性、加速度计的长时稳定性和GPS精确的测速和定位功能,系统的动态估计精度在±0.5°内,满足了动中通的应用要求。 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