机动目标跟踪的一种新的方差自适应滤波算法

针对"当前"统计模型自适应滤波算法跟踪非机动或弱机动目标时存在跟踪精度不高以及受目标机动加速度极限值先验设置的制约等问题,提出了一种方差自适应滤波算法,该方法利用新息与加速度变化量之间的关系,实现了加速度方差的实时估计和自适应调整,能更好地适应目标非机动和强机动的各种情况,避免了"当前"统计模型在目标非机动或弱机动时加速度方差过大而带来的跟踪精度不高的问题;同时也避免了对目标加速度的极限值设定.理论分析和仿真结果表明,相对于"当前"统计模型,无论是跟踪常速运动目标还是跟踪强机动目标,本算法都具有较高的跟踪精度.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于粒子滤波的约束目标被动跟踪研究

为提高约束条件下的二维机动目标被动跟踪性能,提出了一种约束下的粒子滤波方法(CPF).使用转弯率概念建立了被动跟踪模型,阐述了非线性粒子滤波的基本过程;通过设定地域和机动性能约束条件,抛弃约束外粒子,并对粒子分布和权重进行调整;利用CPF进行了目标跟踪仿真实验,与无约束的粒子滤波跟踪进行了对比,分析了轨迹跟踪性能,比较了跟踪误差.仿真结果表明,CPF能够稳定跟踪,并且具有更高的跟踪精度.     

一种机动目标的自适应跟踪算法

通过分析"当前"统计模型采取固定机动加速度最大值在目标跟踪中的不足,引入模糊逻辑技术,提出了一种基于"当前"统计模型的自适应跟踪算法.该算法实现了目标机动加速度最大值随机动特性的自适应调整,从而实现了系统状态噪声方差的自适应调整,提高了系统的跟踪性能.对两种典型的目标机动形式进行了Monte Carlo仿真研究,结果表明了新算法对于解决机动目标跟踪问题的有效性.     

基于SPN-PF模型的行人跟踪算法改进

结合粒子滤波和神经网络方法提出了一种新的自适应的行人跟踪改进算法.根据行人跟踪经常出现的遮挡,失跟,误跟等问题,提出了一个SPN-PF模型,通过Sigma-Pi网络将行人的多个特征联系在一起,经过学习和计算,进一步讲结果运用到粒子滤波方法中,从而达到可靠准确的跟踪行人目标的目的.实验结果表示该文提出的方法能够更准确的对行人进行跟踪.     

一种基于粒子滤波的分布式跟踪算法

在多平台协同作战中,由于通信时间的延迟,常常出现各传感器量测不能按照正常时序发送到数据融合中心处理的情形.为解决协同作战系统无序量测的滤波问题,同时提高其目标跟踪的性能和降低系统的算法存储量,提出了一种Unscented粒子滤波算法.该算法估计精度高、计算量和存储量较小、输出无延迟.仿真结果表明,该算法同其他滤波算法相比,提高了跟踪精度,较好地解决了时间延迟的问题.     

基于双重采样粒子滤波的目标轨迹跟踪研究

为保证对目标轨迹跟踪的实时性,提高其精度,提出双重采样粒子滤波模型。首先,利用粒子聚合技术对状态空间的粒子权值进行加权平均处理,形成聚合粒子,使得粒子在状态空间内分布更为合理。然后,利用线性优化方法重新产生新的粒子,优化粒子在状态空间的分布特性,增加粒子的多样性,提高算法的精确性。经仿真验证,本文提出的算法较准确,鲁棒性也较高。     

基于分块EnKF的非线性目标跟踪算法

针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方差矩阵加权方法解决分块间的航迹相关问题.仿真结果表明基于分块集合卡尔曼滤波的目标跟踪算法计算复杂度和以往的集合卡尔曼滤波算法同阶的情况下可以提供更高的运动参数估计精度,解决了粒子滤波算法计算量大难以进行实时跟踪的问题.      

铁路轨道异物完整性检测与跟踪算法研究

针对野外复杂环境下轨道异物检测不完整问题,提出基于小波变换的像素过滤思想改进GMM,构建背景模型;为解决异物目标实施机动(转弯、加速或突然出现)时跟踪实时性差和准确率低的问题,分析Kalman滤波线性化误差,搭建BP神经网络修正 IMM的跟踪模型,实现轨道异物跟踪预测,并推导出非线性Kalman滤波关系.实验表明,改进GMM在正常天气下平均前景误检率降低了24.94个百分点,针对复杂恶劣天气平均前景误检率降低了33.76个百分点;建立BP神经网络-IMM-Kalman滤波模型不仅可以快速准确地对场景中的机动目标进行跟踪,而且比Kalman滤波和IMM更加平稳,误差更小.     

基于均值平移和自适应预测的运动目标跟踪

针对运动目标跟踪算法不足之处,提出结合改进的均值平移与自适应预测的目标跟踪算法,基于Bhattacharyya系数值进行Kalman滤波器与粒子滤波器之间的切换.引入Kalman滤波器为Mean Shift算法估计初始点,在跟踪稳定的情况下进行模板更新,根据Kalman残差大小判定是否发生遮挡：部分遮挡情况下即结合Kalman滤波器实现对快速运动目标的实时跟踪;完全遮挡情况下结合均值平移和粒子滤波进行鲁棒跟踪.实验证明,改进的算法可以有效地提高跟踪算法的效率,并且能很好地解决遮挡问题.     

改进的无迹粒子滤波在组合导航中的应用研究

粒子滤波算法是一种适用于非线性非正态约束的统计滤波算法.针对粒子滤波存在退化现象,从围绕增加粒子的多样性和重要性分布函数的选择出发,提出了一种改进的无迹粒子滤波算法.该算法是利用无迹卡尔曼滤波产生的近似高斯分布作为重要性密度函数,在每次迭代中,结合马尔科夫链蒙特卡洛使粒子能够移动到不同地方,从而可以避免贫化现象.将这种算法应用到GPS/DR组合导航系统中,仿真结果证明了采用改进的无迹粒子滤波方法能达到很好的跟踪效果.     

单ESM传感器对运动目标的快速定位方法

研究了机载单ESM传感器对运动目标的定位问题．建立了单ESM传感器平台作航向机动时对运动目标定位的数学模型以及相应的求解方法，克服了单ESM传感器平台做直线运动时对运动目标观测存在不可观测的局限性，对于ESM平台作航向机动和匀速直线运动情况具有普遍适用性．理论分析和仿真结果表明：文中提出的算法，能够迅速有效地对运动目标进行定位，并具有较高的定位和跟踪精度，航向机动量越大，对目标的定位精度越高．     

基于图像信息检测的船-桥智能避碰系统研究

将避碰决策系统分为船舶运动检测、视觉几何模型和船舶运动态势计算、碰撞预报及预控3部分.针对图像质量问题采取图像预处理增强、中值滤波、直方图均衡处理方法.采用相位相关算法基于背景模态模式静态空间信息记录图像信息,补偿图像抖动.基于视觉几何模型计算船舶运动态势计算船舶目标空间坐标位置、船舶型尺度、船速、船首向等.基于实时运动状态信息和桥区船舶运动态势预报碰撞危险以及避碰决策模式.引入避碰等级术语通过计算桥区船舶操纵避碰相关参数,进行避碰早期预警并得出避碰操纵决策方案.形成合理化的船-桥避碰决策系统,以达到船-桥避碰预警预控的智能效果.     

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针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视.     

基于FPGA的实时空中目标跟踪系统设计与实现

针对民航机场及周边空域安全管理的需求和雷达监视存在盲区易受干扰的缺点,设计了一种基于FPGA的实时空中目标跟踪系统. 针对空中目标的特点,采用灰度图像的帧间差分法进行目标检测,自适应双阈值进行目标分割,形心跟踪法进行目标跟踪,达到25帧/s的实时处理速度;算法通过设置跟踪区域和目标锁定点,排除了干扰的影响,提高了系统跟踪能力;采用形心坐标的脱靶量作为云台调整参数,依据分割目标像素大小在跟踪过程中进行了自动变焦控制;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像. 外场实验表明,系统工作稳定,跟踪算法简单实用,可辅助雷达系统对飞机起降及机场空域移动目标进行跟踪监视.     

Optimal Sensor Decision Based on Particle Filter

Introduction Multi-sensor tracking technique has receivedmuch attention in recent years. Many tracking sys-tems involve basically active (radar) and passive(infrared tracking) subsystems. The main disad-vantage of infrared search and tracking is the prob-lem of observability and filtering divergence. Actu-ally, quite a lot of research activities have beendone in this field and some researchers more thanonce simulated the feasibility of the approach[1,2].The main idea of the methods is as foll…     

一种基于物影匹配算法的道路小目标跟踪方法

针对复杂道路环境下小目标抛洒物难以被检测与跟踪，且落地静止像素易被纳入背景而导致目标丢失等问题，本文提出一种基于物影匹配算法(OSMA)的道路小目标跟踪方法来解决上述问题。首先，采用混合高斯模型对背景进行建模以此获取前景图像，对前景图像采用膨胀、腐蚀等形态学处理；其次，根据道路抛洒物移动时在前景产生独立的物与影双轮廓特征，进行连续帧前景轮廓的物影匹配，并将连续的匹配结果定为疑似抛洒物；最后，采用多帧质心偏移法判断疑似抛洒物是否处于静止状态，并对运动状态中的疑似抛洒物进行位置判定与帧间轮廓匹配，从而实现抛洒物的逐帧跟踪。基于大量实验表明：本文所提出的OSMA与核化相关滤波器(KCF)、辨别尺度空间跟踪器(DSST)、背景感知相关滤波器(BACF)、深度注意力跟踪器(DAT)、视觉跟踪时空变换器(SATRK)等跟踪器相比，准确性更优越，可较好解决道路复杂场景下各类抛洒物的跟踪问题；复杂背景、快速旋转的小目标场景中跟踪表现优异，具有良好的跟踪尺度，实时性满足预期要求。