一种基于粒子滤波的自适应相关跟踪算法

相关跟踪是最常见的一种目标跟踪方法,但传统相关跟踪采取的“峰值”跟踪方法抛弃了所有小于峰值点相关值的位置点的信息,不够稳健,受遮挡影响大,并且很难求解相关模板的仿射变形参数。提出了一种改进的非线性相关跟踪算法,以改进的灰度模板作为目标表示方式,粒子的权值与相关值成比例,目标状态的后验概率由粒子加权表示。模板更新时根据粒子权值进行自适应调节,对所有粒子所在位置的区域进行加权更新,权值大的粒子具有更高的更新系数,避免了仅利用单一峰值点处的模板进行更新可能造成的误差累计。该算法大大提高了跟踪与模板更新的鲁棒性,同时也是一种在仿射空间进行运动参数搜索的实用方法。     

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.     

基于多模型和辅助粒子滤波的机动目标跟踪算法研究

机动目标跟踪的本质是随机动态混合系统中的状态估计问题,其难点在于每一时刻运动模式的高度不确定性.在实际问题中,系统状态往往还呈现非线性、非高斯、不完全观测的特点.文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的机动目标跟踪算法——MM APF.仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在计算量相当的情况下,具有更高的滤波精度和较好的稳定性.     

基于粒子滤波的跟踪算法研究

在非线性条件下,扩展Kalman 滤波（ EKF）的应用最为广泛。但是,由于它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。粒子滤波（ PF）用一些带有权值的随机样本（粒子）来表示所需要的后验概率密度,并通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。通过仿真实验将PF与EKF的性能进行了对比,并且研究了噪声协方差与粒子数对PF的影响。 PF与EKF的对比实验结果表明,在强非线性条件下,PF比EKF跟踪精度更高,误差更低。     

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.     

基于粒子滤波算法信息融合的磁悬浮列车定位研究

为提高磁悬浮列车的行车安全和效率,采用多传感器信息融合技术对中低速磁悬浮列车进行测速定位,以交叉感应回线测速定位和雷达传感器对进行相对定位,以查询应答器来实现绝对定位。利用粒子滤波算法对中低速磁悬浮列车测速定位的精度和可靠性进行分析,并用MATLAB仿真进行验证,证明该融合结构和融合算法能够提高列车的定位精度。     

基于联合粒子滤波的系统误差修正方法

在非线性滤波系统中,线性化误差和系统误差是影响滤波精度的两个主要因素.提出联合粒子滤波方法,在减少线性化误差的同时,能够实时估计系统误差的大小并自适应地消除其影响.说话人跟踪仿真实验结果验证了此方法的有效性.     

基于联合粒子滤波的系统误差修正方法

在非线性滤波系统中,线性化误差和系统误差是影响滤波精度的两个主要因素.提出联合粒子滤波方法,在减少线性化误差的同时,能够实时估计系统误差的大小并自适应地消除其影响.说话人跟踪仿真实验结果验证了此方法的有效性.     

基于粒子滤波的拓扑环境定位

传统的粒子滤波方法将采样点平均分配到整个地图空间,当环境范围较大时,将占用大量的计算资源和存储空间,为了解决这个问题,研究了一种改进的粒子滤波方法,该方法可以有效地解决大范围拓扑环境的机器人全局定位问题.用拓扑地图作为室内环境模型,并只在环境模型中的机器人可能存在位置的关键节点附近分配采样点,使采样点数量降低,从而有效提高计算效率并减少存储空间.     

基于Kalman滤波的无源动态定位算法的研究

目前已经能够研制出测量用户至卫星伪距信号的“北斗”用户接收机，此款接收机可以工作在无源定位的情况下．由于“北斗”定位卫星数量极其有限，接收机在动态定位的精度上会出现很大的误差．文中针对这一问题进行讨论，采用“当前”统计模型来建立用户载体的状态方程，并且提出一种新的量测方程，然后将构建的Kalman滤波方程组运用于接收机的动态定位中，仿真结果表明，这种算法能很好地改善定位的精度及动态性能．     

基于等值线搜索带的地磁匹配算法

针对TERCOM算法在地磁匹配应用中存在的不足,提出了基于等值线搜索带的改进匹配算法,将地磁基准图上的匹配搜索区域缩小到航迹起始点地磁测量值对应的地磁场等值线附近区域,从而减少匹配搜索时间和计算量.仿真实验结果表明,该算法在保证匹配精度的前提下,能够有效降低匹配计算时间,提高匹配算法的实时性.     

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…