基于容积粒子滤波的交互式多模型算法

针对非线性非高斯条件下目标跟踪容易发散和精度下降等问题,将容积粒子滤波引入到交互式多模型算法中,提出了一种基于容积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法在粒子先验分布更新阶段,利用容积卡尔曼滤波器融入最新的观测数据并产生重要性密度函数,使其更加逼近系统真实状态的后验概率密度,改善了粒子滤波的性能。仿真表明在运算时间未显著变化的情况下,该算法与交互式多模型无迹粒子滤波算法相比有着更高的滤波精度和稳定性。     

基于粒子滤波的机动目标跟踪改进算法

粒子滤波是指利用Monte Carlo仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。仿真结果表明,该算法对机动目标有更好的跟踪效果。     

基于CRPF的残差似然比检验故障诊断算法

分析了非线性系统故障诊断领域中常用方法的优缺点,针对外界随机扰动对于滤波精度的不利影响以及故障诊断的连续实现问题,通过代价评估的粒子滤波、交互式多模型和序贯概率比检验三者的有机结合,提出了一种基于代价评估粒子滤波的残差似然比检验故障诊断算法。采用代价评估粒子滤波替代交互式多模型中的次优滤波器,同时简化交互式多模型输入交互和输出交互环节。将滤波过程中得到的残差信息引入序贯概率比检验框架中,构建了一种新的在线残差似然比检验方法。实现了对于非线性系统状态有效估计以及对于系统模式连续、可靠的辨识。计算机仿真实验验证了算法的有效性。     

基于unscented粒子滤波的红外弱小目标跟踪

为有效解决非线性环境中的红外弱小目标跟踪问题,提出基于unscented粒子滤波的目标跟踪算法。状态转移先验概率中未考虑当前测量对状态估计的作用,为克服传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波建议分布的缺点,采用UKF生成粒子滤波的建议分布(UPF),并从中抽样粒子。由于考虑到当前观测值在状态后验估计中产生的影响,改善了目标状态估计的性能,且实验所需粒子数目大大少于传统粒子滤波算法所需粒子数目。用实际红外图像对所提算法做了仿真实验,结果表明,用该方法得到的状态估计结果优于用传统粒子滤波算法和用扩展卡尔曼滤波作为建议分布的粒子滤波算法获得的结果。     

基于交互式多模型的粒子滤波算法

融合交互式多模型和粒子滤波，提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤波算法，以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。与通用的交互式多模型算法进行了比较，试验仿真结果证实了本文新滤波算法的有效性。     

条件线性状态空间模型Rao-Blackwellized卷积滤波算法

针对条件线性高斯状态空间模型,提出一种新的状态滤波方法,称为Rao-Blackwellized卷积滤波（Rao-Blackwellized convolution filtering, RBCF）算法,算法用卷积滤波器（convolution filter, CF）估计模型中的非线性状态,用卡尔曼滤波器 （Kalman filter, KF）估计线性状态;与Rao-Blackwellized粒子滤波器（Rao-Blackwellized particle filter, RBPF）相比,算法使用了基于核函数的CF,提高了在小噪声条件下的估计精度。RBCF滤波算法应用于机动目标跟踪的仿真结果表明：在小噪声条件下,RBCF的估计精度明显高于RBPF,其对位置和速度估计的均方根误差比RBPF低一个数量级以上。而且随着噪声进一步的减小,这种优势将更加明显。     

超低空拦截导弹武器系统的UKF-IMM目标跟踪算法

针对超低空拦截导弹武器系统的特点,提出了运用基于交互多模型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF-IMM)对来袭目标进行状态估计的滤波方法.根据来袭目标的运动特点建立了特定的模型集,模型集由CV模型、比例导引模型和"当前"统计模型组成.每个模型分别采用UKF滤波器进行滤波,UKF-IMM滤波器的输出为各滤波器状态输出的概率加权融合.仿真结果表明,该模型集能够概括超低空拦截导弹拦截目标的运动样式,模型之间切换迅速,滤波算法收敛速度快.运用UKF-IMM滤波算法能够实现超低空拦截导弹火控系统对来袭目标及时准确地跟踪.     

Cubature粒子滤波

非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得,需设计合理的重要性密度函数进行逼近。传统粒子滤波(particle filter, PF)直接采用未含最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数。针对PF缺乏量测信息的问题,提出一种基于Cubature卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter, CKF)重采样的Cubature粒子滤波新算法(Cubature particle filter, CPF)。该算法在先验分布更新阶段融入了最新的观测数据,通过CKF设计重要性密度函数,使其更加接近系统状态后验概率密度。仿真表明CPF估计精度高于PF和扩展卡尔曼滤波(extended particle filter, EPF),与无轨迹粒子滤波(unscented particle filter, UPF)相比,其精度相当,但算法运行时间降低了约20%。     

快速Metropolis-Hastings变异的遗传重采样粒子滤波器

为了解决传统粒子滤波器粒子退化与贫乏问题,提出了快速变异的遗传重采样粒子滤波算法.该算法将快速Metropolis-Hastings(MH)移动作为遗传算法的变异算子,使得快速变异算子与传统交叉算子、传统选择算子组合为一种新的粒子重采样算法.快速MH变异能对粒子进行移动,使得粒子的稳定分布为目标的后验概率密度分布.快速变异能有效解决一般变异算法易发散的问题,可以更快地提取到反映目标概率特征的典型粒子.实验证明,基于快速MH变异的遗传重采样方法可以快速提高粒子的多样性,避免粒子退化,减小跟踪误差.     

基于混合粒子滤波的多目标跟踪

针对可变数量的多个红外弱小目标的检测与跟踪问题,提出了基于混合概率密度模型的多目标先跟踪后检测方法,开发了一种t分布混合粒子滤波器.在混合粒子滤波器中,利用每个分量粒子滤波器的输出信息,根据序列似然比假设检验,检测每个被跟踪目标的存在性.通过估计目标在离散占据网格上的出现概率,检测新目标的出现.混合粒子滤波器使用单独的粒子滤波器独立估计每个被跟踪目标的状态,避免算法的计算量随着目标数量增加呈指数增长的问题.仿真实验证明混合粒子滤波器能够跟踪目标数量可变的弱小目标,能够同时检测目标的消失和出现.     

基于VSMM的GMCPHD滤波算法在多机动目标跟踪的应用

针对交互多模型(interacting multiple model, IMM)在多机动目标跟踪算法中存在的缺陷以及目标跟踪精度问题,提出了基于变结构多模型（variable structure multiple model, VSMM）的高斯混合基数概率假设密度（Gaussian mixture cardinalized probability hypothesis density, GMCPHD）滤波算法。该算法利用了VSMM具有自适应性、时变性的特点,达到了在某一时刻能够选取与目标运动模式相匹配的模型集合的目的,相比于IMM考虑的仅是固定的模式集合具有很强的优越性。此外,GMCPHD滤波算法不仅避免了数据关联问题,而且通过高斯分布递推PHD函数的同时递推基数分布。最后,利用雷达作为传感器,对跟踪机动目标进行仿真,证明VSMM相比于IMM对于多机动目标跟踪更具有优越性,同时验证了VSMM GMCPHD滤波算法具有提高机动目标跟踪精度,减小跟踪误差的作用。     

基于非对称交互多模型弹道导弹跟踪

弹道导弹飞行三个阶段的动力学模型异常复杂且非线性强,在未知导弹任何先验信息前提下如何连续地跟踪整个弹道已成为目前亟待解决的难题。针对该问题,提出了一种实时非对称交互多模型跟踪算法,它根据弹道不同阶段的受力情况建立相应的跟踪模型。该算法采用非对称的状态交互以及基于熵信息变化的模型概率更新方法对导弹进行实时状态估计,并将其中一个无迹滤波器的非线性状态估计用改进离散方法实现,提高了实时性。仿真实验表明,该跟踪算法能够较精确地从弹道主动段连续地跟踪到再入段,并且能较大幅度地减小模型切换之间的跟踪误差。     

基于随机有限集的SLAM算法

提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping, SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息。在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性。     

复杂背景下基于改进粒子滤波的红外人体跟踪

为解决复杂背景下红外图像序列中的人体跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波跟踪方法。根据红外图像中人体目标的特点,首先建立人体的灰度直方图来提取其灰度特征,同时采用一种新的基于帧间差分和灰度概率分布图的方法提取其运动特征。然后将上述两种特征融合到粒子滤波框架中,用于粒子权值的计算,最终实现红外序列中人体的稳健跟踪。实验结果表明,和传统粒子滤波算法相比,该方法大大提高了复杂背景下红外人体跟踪的准确性和有效性,跟踪结果令人满意。

Abstract：

An improved particle filter tracking algorithm was proposed to solve the problem of human tracking in infrared image sequences under complex background.According to the characters of the human in the infrared images,the algorithm firstly constructed the gray histogram of the human to extract the gray feature,and at the same time utilized a new method based on the inter-frame difference and gray probability distribution image to get the motion feature.Then,the above-mentioned two features were fused into the particle filter frame to calculate the particle weights.Finally the robust tracking of human in infrared image sequences was achieved.The experimental results show that compared with the traditional particle filter algorithm,the presented method greatly improves the accuracy and effectiveness of the infrared human tracking under complex background,and the tracking results are satisfactory.     

基于自适应扩展H∞滤波的机动目标被动跟踪

为提高对机动目标的跟踪效果,提出了一种基于扩展H_∞滤波的自适应交互多模多被动传感器机动目标跟踪算法。利用简化的Sage-Husa自适应滤波器与交互多模相结合,对多被动传感器测得的目标角度信息进行融合,解决了被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,将扩展H_∞滤波器作为模型条件滤波器,通过调节扩展H_∞滤波器参数和量测噪声预测协方差矩阵,增强了对外界干扰的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法比扩展卡尔曼滤波交互多模算法和标准交互多模算法具有更高的跟踪性能,在多站被动红外搜索与跟踪中是一种有效的跟踪算法。     

基于模型类型匹配PHD滤波器和TBM的多目标联合跟踪分类

为了解决杂波和漏检下多目标的联合跟踪与分类问题,提出了模型类型匹配概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波器,同时将其与多传感器的可转移信度模型(transferable belief model,TBM)框架相结合,并用多个运动学雷达和粒子滤波递推实现。该算法对飞行器的先验信息进行估计,从而替代了属性传感器。在预测阶段,根据模型和类型对PHD滤波器进行粒子匹配;传感器得到观测结果后进行粒子权重的更新;再根据粒子对应的权重得到目标的后验状态模型类型分布;这些PHD滤波器可以同时得到目标的状态和类型;结合TBM和航迹粒子标签算法,得到多个传感器的融合结果。仿真表明,本文提出的模型类型匹配PHD滤波器的性能比传统多模型PHD滤波器更精确,同时多传感器的TBM框架也全面提升了算法的性能。