| 具有非高斯相关噪声的目标跟踪 |
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| 引用本文： | 孙涛,曹洁,李伟,李军. 具有非高斯相关噪声的目标跟踪[J]. 光电子．激光, 2014, 0(12): 2393-2399 |
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| 作者姓名： | 孙涛 曹洁 李伟 李军 |
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| 作者单位： | 徐州工程学院 江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室,江苏 徐州 221000 ;兰州理工大学 电 气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050 ;南京航空航天大学 机电工程学院,江苏 南京 210000;兰州理工大学 电 气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050;徐州工程学院 江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室,江苏 徐州 221000 ;兰州理工大学 电 气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050;兰州理工大学 电 气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61263031)和江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室重点(JSKL EDC201202)资助项目 (1.徐州工程学院 江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室,江苏 徐州 221000； 2.兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050； 3.南京航空航天大学 机电工程学院,江苏 南京 210000) |
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| 摘 要： | 为实现强杂波背景下视频的鲁棒跟踪,在常 用非线性系统模型的基础上引入柯 西高斯混合噪声模型,充分考虑了非高斯噪声前 后时刻的状态相关性,并以权重条件最小方差为标准,推导了非高斯相关噪声的最优建议分 布 函数,在粒子滤波框架内实现了非高斯相关噪声模型时系统状态的准确估计。在新算法的框 架内采用多特征自适应融合的方法,实现了强噪声背景下视频目标的鲁棒跟踪。实验结果表 明,本文方法扩展了粒子滤波的适用范围,有效提升了强噪声环境下视频目标跟踪的精度和 稳定性。
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| 关 键 词： | 目标跟踪 粒子滤波 非高斯噪声 相关噪声 多特征融合 |
| 收稿时间： | 2014-05-25 |
Target robust tracking in clutter environment with non-Gaussian related noise |
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| SUN Tao,CAO Jie,LI Wei and LI Jun. Target robust tracking in clutter environment with non-Gaussian related noise[J]. Journal of Optoelectronics·laser, 2014, 0(12): 2393-2399 |
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| Authors: | SUN Tao CAO Jie LI Wei LI Jun |
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| Affiliation: | Jiangsu Key Laboratory of Large Engineering Equipment Detection and Control, Xuzhou Institute of Technology, Xuzhou 221000,China ;College of Electrical and Information Enginee ring,Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050,China ;College of Mechanical and Electrical Engineering,Nanji ng Univeristy of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210000,China;College of Electrical and Information Enginee ring,Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050,China;Jiangsu Key Laboratory of Large Engineering Equipment Detection and Control, Xuzhou Institute of Technology, Xuzhou 221000,China ;College of Electrical and Information Enginee ring,Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050,China;College of Electrical and Information Enginee ring,Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050,China |
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| Abstract: | In order to realize robust tracking of vehicles in the background of the strong clutter, this paper proposes a new kind of particle filter with non-Gaussian and depend ent noise.The target vehicle movement behavior in the clutter environment is modeled by introducing C auchy-Gaussian mixture noise model into the common nonlinear system model.The nature of noise c orrelation proposal distribution function is analyzed indetail based on the established m otion model,and the mathematical expression of non-Gaussian noise correlation o ptimal proposal distribution function is deduced based on the minimum variance weighting conditi ons.The detailed implementation steps of the algorithm are shown.Finally,robust tracking of movi ng vehicles in the background of strong noise is realized in the framework of the proposed method b ased on multiple features adaptive fusion method.Experimental results show that the proposed meth od extends the application of particle filter,and effectively improves the vehicle track ing accuracy and stability in the strong noise environment. |
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| Keywords: | object tracking particle filter no-Gaussian noise correlative noise multipl e features fusion |
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