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一种基于正则粒子滤波器的目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
滤波技术是实现多目标跟踪的核心技术之一.粒子滤波器是基于序贯Monte Carlo仿真方法的非线性滤波算法.本文采用正则粒子滤波算法来代替标准的粒子滤波算法.正则粒子滤波算法是基于正则再采样算法,即根据后验密度的离散分布重建它的连续分布,然后从后验分布的连续近似中采样获得再采样粒子,从而能减少粒子的退化现象.仿真结果表明,该算法的跟踪误差要小于标准粒子滤波算法,并且具有更好的跟踪性能、较高的实用价值和广泛的应用前景. 相似文献
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基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。 相似文献
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采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法,通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒子数目,在一定程度上克服了退化现象。仿真结果表明,采用PF跟踪机动目标,其跟踪精度要高于IMM,说明PF具有较强的处理非线性系统的能力;对标准PF采用重要性重采样策略后,PF的跟踪精度和平稳性都得到了进一步改善。 相似文献
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为了解决非线性、非高斯系统目标跟踪问题,研究了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。并讨论了此算法在机动目标非线性转弯运动中的跟踪应用,与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤。在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器在滤波精度、运算时间等方面的差异,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。 相似文献
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基于蒙特卡洛模拟的粒子滤波算法被广泛地应用于目标追踪领域。传统的粒子滤波算法在其追踪过程中所使用的粒子数通常是固定不变的,而在实际应用中,这会使算法缺乏高效性。针对这个问题,提出了一种自适应性粒子滤波器,它可以根据实际调整算法运行过程中使用的粒子数目,以使算法在保持对目标进行有效追踪的同时节省计算资源。仿真结果显示了算法的高效性。 相似文献
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在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法(UPF)。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。 相似文献
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针对传统固定粒子数粒子滤波算法计算量大、复杂环境下声呐微弱目标检测与跟踪鲁棒性不强的问题,提出基于粒子群优化(PSO)算法的粒子滤波检测前跟踪方法(IPSO-PF-TBD)。该算法在滤波预测与步骤更新之间加入PSO算法,结合预测信息和更新完成的粒子分布状态进行优化,将粒子集合转移到后验概率密度较大的区域,并充分利用声呐回波信号中目标粒子的权重信息设置粒子自适应采样策略,通过检测前跟踪(TBD)技术的数据帧间能量累积和目标检测,提高目标检测前跟踪的性能。仿真试验结果表明,提出的检测前跟踪处理方法对低信噪比及快速机动等复杂环境下的目标进行跟踪时,在位置估计精度和误差值方面明显优于粒子滤波(PF)和PSO-PF算法,具有一定研究和应用价值。 相似文献
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将粒子群算法(PSO)的基本原理融入到PCNN图像滤波算法中,从而得到了一种适用于PCNN图像滤波的粒子群算法,PSO-PCNN滤波的平均绝对误差明显比PCNN法小得多,PSO-PCNN滤波比PCNN滤波算法的效果好。 相似文献
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将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和不敏粒子滤波(UPF)算法相结合,提出了自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法(AGIMMUPF).该算法通过自适应网格实现了模型自适应,从而以较小的模型集合覆盖了目标大范围的机动,并以此来克服固定结构交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法存在的缺陷,同时各模型滤波算法采用不敏粒子滤波(UPF)算法,使重要性密度函数融合了最新量测信息,更好地逼近真实状态的后验概率分布.通过计算机仿真证明,提出的算法可以有效提高IMMPF的费效比. 相似文献
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为提高非线性滤波的性能,提出一种改进的粒子滤波算法(MUPF),该算法将新构造的辅助模型和无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合产生新的建议分布函数。与传统的无迹粒子滤波(UPF)相比,该算法充分利用了新的测量信息。在非高斯条件下与其他滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和均方根误差。仿真结果表明,MUPF不仅具有很高的跟踪精度,而且用很少的粒子就可以达到更好的滤波性能。 相似文献
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闪烁噪声是一种非高斯噪声.为了提高闪烁噪声下多机动目标跟踪的精度,在交互多模型IMM(Interacting Multiple Models)算法的基础上将非线性非高斯系统滤波算法——粒子滤波与IMM算法相结合,采用无味粒子滤波UPF(Unscented Particle Filter)代替IMM算法中各模型的卡尔曼滤波,提出了一种UPF—IMM算法,并应用该算法代替传统IMM_JPDA数据关联方法中的IMM部分,解决了闪烁噪声环境下的多目标跟踪问题,实验结果表明该算法可以明显地提高跟踪精度. 相似文献