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针对多目标跟踪算法对多目标状态提取的需求,提出了一种基于Dirichlet分布的概率假设密度滤波器多目标状态提取方法.该算法利用负指数Dirichlet分布的不稳定性来极大似然估计多目标状态;利用期望极大化算法搜寻极大似然解,同时利用Dirichlet分布驱使不相关分量消亡;为了平衡成功初始化与减少算法时间开销的要求,利用k-d树初始化Dirichlet分布.仿真结果表明,基于Dirichlet分布的概率假设密度滤波器多目标状态提取算法在多目标跟踪中优于已有算法. 相似文献
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用于机动目标跟踪的多模型概率假设密度滤波器 总被引:2,自引:0,他引:2
针对概率假设密度(PHD)滤波器在多目标跟踪问题中无法解决目标发生较大机动时的目标丢失问题,提出了一种多模型概率假设密度(MM-PHD)滤波器.这种MM-PHD滤波器在粒子PHD滤波器的基础上,使用多模型方法对滤波器中每个描述目标状态的粒子的状态进行更新,再将更新后的粒子代入传统的PHD滤波器中用于估计目标的PHD的分布.该滤波器结合PHD滤波器和多模型方法的特点,可用于目标数未知的多机动目标跟踪,且对目标的数量和状态的估计更加准确.多机动目标跟踪的仿真实验表明,与已有方法相比,该滤波器对目标数的估计与真实情况基本一致,描述多目标状态估计误差的Wasserstein距离值降低了50%以上. 相似文献
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针对粗糙模糊C均值聚类的阈值、权重选取问题,提出了一种基于不确定性度量的参数自适应获取方法.该方法将阈值选取归结为一个最优划分寻找问题,给出一种基于方差的划分优劣评价方法;利用信息熵来度量样本归属的模糊性,基于该模糊性度量和类簇的粗糙度,提出了一种权重参数自适应计算方法.将所提方法应用于粗糙模糊C均值聚类,并将分别基于所提方法与典型参数选取方法的粗糙模糊C均值聚类算法在人工数据集和真实数据集上进行实验比较.结果表明,基于所提参数确定方法的粗糙模糊C均值聚类能获得更好的聚类有效性和准确性. 相似文献
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针对Volterra级数辨识中的“维数灾难”问题,提出了一种基于分块最小均方(BLMS)滤波器的简化辨识方法.该方法利用影响指数的概念,在保证一定辨识精度的前提下,根据每个Volterra核函数对辨识结果贡献的大小对其进行筛选,然后用筛选出的有效核函数作为对原系统的近似,从而达到降低辨识维数减少计算量的目的。该方法为克服“维数灾难”,实现在线辨识Volterra级数提供了一个有效解决途径。最后,文中用一个工程实例验证了该算法的有效性。 相似文献
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一种基于分布式融合的多模型图像跟踪系统 总被引:2,自引:0,他引:2
设计了一种基于分布式融合的多模型图像跟踪系统。由于图像中噪声的存在、遮挡现象的发生以及被跟踪对象的变形会对某些跟踪算法产生影响 ,因此 ,一个比较理想的跟踪系统应该能够融合这些跟踪算法的优点 ,从而稳定地跟踪目标。本系统采用了 3种跟踪模式 :基于区域的跟踪模式 ;基于B样条主动轮廓的跟踪模式和基于特征点的跟踪模式。利用这 3种模式分别进行跟踪 ,并由基于区域的跟踪模式判定遮挡 ,从而决定将哪些模式的跟踪结果送到融合中心。仿真实验表明 ,这种算法能有效解决遮挡问题 ,并具有较强的鲁棒性。 相似文献
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In target tracking study, the fast target maneuver detecting and highly accurate tracking are very important.And it is difficult to be solved. For the radar/infrared image fused tracking system, a extend Kalman filter combines with a neural fuzzy inference network to be used in maneuvering target tracking. The features related to the target maneuver are extracted from radar, infrared measurements and outputs of tracking filter, and are sent into the neural fuzzy inference network as inputs firstly, and then the target's maneuver inputs are estimated, so that, the accurate tracking is achieved. The simulation results indicate that the new method is valuable for maneuvering target tracking. 相似文献
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一种基于非线性频谱分析的故障预报技术及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
首先改进了一种非线性系统广义频率响应函数(GFRF)的辨识算法,提高了辨识结果的精度和鲁棒性,并依此提出了一种基于非线性频谱分析的非线性系统早期故障预报方法.然后,利用该方法对某型直升机并联电动舵机进行了实际故障预报.多次的实际检测结果表明了该早期故障预报方法的有效性.该方法的特点是:算法简单,计算量小,适合于在线故障检测和预报,可为一大类非线性系统的早期故障预报研究提供一种新途径,有着广阔的工程应用前景. 相似文献
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