基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪方法

提出一种基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪新方法． 该方法将主成分分析法和传统的粒子滤波方法相结合, 避免了传统粒子滤波器的过度重采样, 提高了目标跟踪精度． 实验结果表明, 该方法对单个目标跟踪精度高, 且对多障碍物下的目标跟踪精度也较高, 适用于复杂背景下的人脸跟踪． 与传统粒子滤波方法相比, 该方法提高了目标跟踪的精度和鲁棒性, 避免了粒子退化和粒子贫化．     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

基于小波变换的粒子滤波目标跟踪算法

针对纯方位被动目标跟踪中粒子滤波算法固有的计算复杂性问题,提出了一种基于小波变换的粒子滤波算法(WMPF).对粒子权重进行小波多分辨率分解,通过设定阈值对高通部分的粒子权重进行滤波,再根据重构后的粒子权重去掉重复粒子,生成新的粒子集来近似后验概率密度函数,从而在保证滤波精度的同时大量减少粒子数,提高粒子滤波的计算效率.将WMPF算法与标准粒子滤波算法应用于具有非线性非高斯特点的纯方位目标跟踪问题,仿真结果表明,WMPF算法的跟踪精度与标准粒子滤波算法相当,计算效率却远高于标准粒子滤波算法,增强了跟踪的实时性,并且该算法有望进一步扩展粒子滤波的应用范围.     

一种改进的无迹粒子滤波器在目标跟踪中的应用

提出了利用神经元网络改进的无迹粒子滤波器（unscented particle filter,UPF）方法.该方法利用神经元网络改进粒子滤波的建议分布,修正UPF跟踪中产生的误差,提高滤波性能.仅用角测量的目标跟踪仿真试验证实了神经元网络对UPF的改进效果,能够在合理的时间消耗代价下,提高无线传感网络中目标跟踪精度.     

一种适用于建筑灾难救援系统的目标跟踪方法

在目标跟踪研究中,大量的实验证明粒子滤波算法对于运动轨迹变化复杂的运动目标跟踪效果不理想.基于变率粒子滤波算法(VRPF),以大型建筑灾难救援系统为研究背景,应用无线传感器网络技术,提出了一种自适应变率粒子滤波算法(AVRPF).该算法通过比较某时刻粒子值与测量值的关系自适应地调节采样周期,以提高对复杂运动目标的跟踪精度,尤其当运动轨迹出现大幅度变化时.仿真实验证明了该算法的有效性和实用性.     

基于粒子群优化粒子滤波的目标跟踪方法

为了提高粒子滤波在视频跟踪中的稳定性,解决粒子多样性衰退的问题,提出了一种基于粒子群优化粒子滤波的视频目标跟踪方法 .该方法在粒子滤波跟踪过程中,首先使用均值漂移方法来确定全局最优位置.同时,设计了一种使用高斯随机数的优化速度,并通过有效粒子数阈值来作为停止优化的判决条件.通过优化过程,使粒子向具有更高似然度的区域收敛.对序列图像的跟踪实验结果表明:该算法提高了估计精度,能够有效地跟踪目标,具有较好的鲁棒性.     

一种遗传算法优化的无味粒子滤波方法

提出了一种采用遗传算法（GA）优化无味粒子滤波（UPF）的新方法遗传无味粒子滤波器（GAUPF）．在无味粒子滤波（UPF）获得比传统粒子滤波（PF）算法更好的重要性采样分布函数的基础上将遗传机制应用于粒子重采样,以进化设计思想克服粒子退化现象,通过优化UPF算法更好地解决了非线性、非高斯领域的目标跟踪问题．仿真结果表明,该算法较好地解决了粒子退化问题,提高了滤波的精确性．     

用于状态估计的自适应粒子滤波

分析了粒子滤波的性能关键，提出了一种新的自适应粒子滤波算法．该算法采用一种新提议分布，即将UKF（Unscented Kalman Filter）与自适应强跟踪滤波器（STF）相结合．新提议分布通过UKF构造粒子群，而粒子群中的每个粒子中的每个sigma点用STF来更新，它可以在线调节因子而使得算法自适应．非线性状态估计仿真试验证实了改进的粒子滤波算法的有效性．     

非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪

介绍了粒子滤波的基本思想和具体算法实现步骤，在给出的闪烁噪声统计模型基础上，将粒子滤波算法应用在雷达目标跟踪中，解决了闪烁噪声情况下的雷达目标跟踪问题．仿真结果表明，在满足高斯噪声条件下，扩展卡尔曼算法和粒子滤波算法跟踪性能相近，但若考虑雷达的闪烁噪声，则随着闪烁影响增强，扩展卡尔曼算法跟踪性能严重下降，而粒子滤波算法能继续保持较好的跟踪精度．     

基于递推估计和上下文更新的鲁棒单目标跟踪方法

针对杂乱背景和光照变化等容易使目标跟踪产生漂移的问题,提出一种基于递推估计和上下文更新的鲁棒目标跟踪方法,该方法是颜色粒子滤波目标跟踪的有效扩展.通过建立颜色粒子滤波跟踪的通用框架,利用上下文信息分配目标外观变化的置信度,在重采样阶段,采用递推估计从其外观相似度分数计算的权重选择粒子,并初始化异常粒子.形变和光照变化的视频测试表明,该方法可以克服光照变化和背景的影响,递推估计可以处理偏离整体估计的异常粒子.相比于标准颜色粒子滤波、粒子随机搜索法等方法,该方法在跟踪框中心误差和平均重叠方面均优于其他方法,在鲁棒性和准确性方面具有明显优势.     

Passive Target Tracking Based on Current Statistical Model

Bearing-only passive tracking is regarded as a nonlinear hard tracking problem. There are still no completely good solutions to this problem until now. Based on current statistical model, the novel solution to this problem utilizing particle filter （PF） and the unscented Kalman filter （UKF） is proposed. The new solution adopts data fusion from two observers to increase the observability of passive tracking. It applies the residual resampling step to reduce the degeneracy of PF and it introduces the Markov Chain Monte Carlo methods （MCMC） to reduce the effect of the “sample impoverish”. Based on current statistical model, the EKF, the UKF and particle filter with various proposal distributions are compared in the passive tracking experiments with two observers. The simulation results demonstrate the good performance of the proposed new filtering methods with the novel techniques.     

基于平方根迭代UPF滤波的无源定位算法研究

无源定位是基本的导航问题之一,是机动目标跟踪问题研究的基础。针对固定辐射源的无源定位问题,常见的标准粒子滤波器存在收敛速度慢的缺陷,设计了一种基于平方根迭代的UPF滤波器,采用平方根迭代UKF算法作为提议函数,改进了传统PF算法,给出了一种SRUPF算法的设计方案。以一个典型的二维平面无源定位问题对算法进行仿真,仿真结果表明平方根迭代UPF滤波器和标准粒子滤波器相比,具有更高的估计精度,同时较一般UPF滤波器具有更好的数值鲁棒性和更快的收敛速度。     

改进粒子滤波在行人跟踪中的应用

为提高粒子滤波在目标跟踪中的性能,将萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)的优化思想引入粒子滤波,并用自适应差分进化(Self-adaptive Differential Evolution,SaDE)算法代替粒子滤波的重采样,提出一种改进的粒子滤波跟踪算法,并采用新的跟踪特征HSV-iLBP进行跟踪.该算法将FA用于粒子滤波的重要性采样,通过计算迭代来抽取更加有效的粒子,并将粒子滤波的重采样过程看作求解目标函数的最值问题,通过自适应差分进化算法的迭代寻找最优粒子,改善粒子的退化和贫化问题.HSV-iLBP模型由于结合了维数低的HSV颜色特征和iLBP纹理特征,从而在提高跟踪鲁棒性的同时,能有效降低计算复杂度.通过仿真实验,验证了改进算法在行人跟踪上具有更好的精度和速度.     

基于背景差分和粒子滤波的运动目标跟踪算法

针对粒子滤波算法在复杂环境下粒子数量显著增加导致跟踪实时性下降的问题,提出一种将背景差分引入到粒子滤波算法中的新算法.利用背景差分对图像处理后得到检测结果,将分布在已被检测为前景像素点上的粒子定义为重要性粒子,增大了其权值.实验结果表明,该算法能使用较少的粒子实现较好的跟踪,提高了跟踪的实时性.     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性.     

闪烁噪声下目标跟踪的容积粒子滤波算法

针对闪烁噪声下非线性非高斯系统的目标跟踪问题,首先建立了闪烁噪声的数学模型;然后分析了传统粒子滤波算法的优劣点,在此基础上,引入容积卡尔曼滤波算法,重新设计粒子滤波的重要性密度函数,提出用容积粒子滤波算法来跟踪目标。最后进行了仿真分析与对比。仿真结果表明,闪烁噪声条件下,容积粒子滤波算法的跟踪误差分别是传统粒子滤波算法和无迹粒子滤波算法的1/5和1/2,有更高的跟踪精度;而运行时间仅是无迹粒子滤波算法的1/2,且跟踪稳定性更好。     

粒子群优化平方根强跟踪CKF及应用

提出一种粒子群优化平方根强跟踪容积卡尔曼滤波算法,并将其用于水下应答器辅助航位推算组合导航系统. 以强跟踪滤波器为理论框架,结合容积卡尔曼滤波器,设计了平方根强跟踪容积卡尔曼滤波器. 提出一种改进的粒子群算法,将粒子两两为一对分成若干对,每进化一次后,比较两个粒子的代价函数值,代价函数值较优的粒子,搜索方向侧重于群体历史经验,代价函数较差的粒子,搜索方向侧重于自身历史经验. 将改进的粒子群算法用于求取强跟踪滤波器的渐消因子. 仿真结果表明在系统模型不准确的情况下所提算法依然能够有效跟踪状态变化,比传统的容积卡尔曼滤波器具有更高的滤波精度和稳定性.      

基于Mean-Shift和粒子滤波的两步多目标跟踪方法

针对Mean-Shift跟踪算法容易跟踪丢失以及粒子滤波跟踪算法计算量大等问题,提出了一种两步多目标跟踪算法.利用Mean-Shift进行第一步跟踪得到候选目标,在跟踪不准的情况下再利用粒子滤波进行后续的跟踪结果修正.实验结果表明两步跟踪算法既能保持Mean-Shift跟踪的实时性,也能维持粒子滤波跟踪算法的鲁棒性,有很高的实用性.