预测滤波技术在电视跟踪系统的应用

为了解决电视跟踪系统中电视脱靶量的滞后以及跳变对控制系统的稳定性和跟踪精度的影响。根据跟踪系统实时性和精度要求，设计了卡尔曼滤波器，对跟踪目标运动参数(位置和速度)进行滤波预测，提出了极坐标下Kalman滤波算法。仿真结果表明，该滤波器能够根据传感器测量值对目标位置、速度进行估值，超调量减至18％，调整时间为0．6s。     

自适应速度约束滤波在挖掘机GPS系统中的应用

针对挖掘机工作特点的局限性,通过引用速度约束条件和自适应协方差矩阵,在位置速度加速度模型下,提出利用自适应速度约束卡尔曼滤波器对挖掘机动静态目标进行跟踪定位.仿真和实验结果表明:利用自适应速度约束和相关滤波算法,可以有效实现挖掘机运动目标的跟踪定位优化,同时滤波算法的航迹更为连续,跟踪精度更高,均方误差更小.     

UKF在视频移动目标跟踪中的应用

目标跟踪技术把跟踪看作是一个估计问题,在对动态系统进行实时估计时,针对经典卡尔曼滤波器在非线性系统应用中精度低和可能出现滤波发散的情况,文中将无迹卡尔曼滤波器应用于非线性的视频移动目标跟踪系统中,利用无迹变换对经典卡尔曼滤波器进行改进,以提高系统的跟踪效果。通过对无迹卡尔曼滤波器在移动目标跟踪中的仿真结果分析比较表明,无迹卡尔曼滤波对噪声的适应能力强,跟踪精度高,算法实现简单。     

融合运动状态信息的高速相关滤波跟踪算法

为解决相关滤波(Discriminative Correlation Filter,DCF)算法在快速运动、遮挡、尺度变化等复杂情景下的跟踪失败问题,提出一种融合运动状态信息的高速相关滤波目标跟踪算法.在传统DCF算法基础上做出以下改进:(1)在跟踪框架中融入卡尔曼(Kalman)滤波器,利用目标运动状态信息对预测运动轨迹进行修正,以解决目标复杂运动时易跟丢问题,提高跟踪精度;(2)训练一个独立的尺度相关滤波器进行目标尺度预测,并利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征降维处理,提高跟踪速度;(3)提出一种高置信度更新策略判断是否对位置滤波器进行模板更新,以及是否采用Kalman滤波器预测位置作为目标位置.最后在OTB-100数据集上进行算法测试,提出算法平均精度与成功率分别达到74.8%与69.8%,平均帧率为84.37帧/s.相较其他几种主流算法,本文算法有效提高跟踪性能,并保证了跟踪速度,满足实时性要求,在遮挡、背景模糊、运动模糊等复杂情况下能够保持良好的跟踪效果.     

变形峰值跟踪卡尔曼粒子滤波算法

为了跟踪复杂情况下运动速度较快的可变形目标的活动轮廓,提出一种变形峰值跟踪卡尔曼粒子滤波算法.该算法通过使用卡尔曼滤波器预测目标活动轮廓的全局平移速度,并将目标状态空间分为有效基空间(维数很小)和剩余基空间,对有效基空间进行重要性采样,而对剩余基空间使用峰值跟踪,从而实现对目标轮廓的跟踪.实验结果表明,该算法可有效跟踪运动速度较快的可变形目标轮廓.     

基于距离和信息的单目标精确跟踪

对仅有“距离和”测量信息的多传感器系统提出了一种对量测方程预处理的快速卡尔曼跟踪算法．该卡尔曼跟踪算法通过对量测方程预处理得到目标位置与“距离和”测量量成线性关系的观测方程；状态变量只选目标的空间坐标，而速度矢量仅作为确定性输入量加入状态方程，速度矢量通过引入速度“伪测量值”滤波得到．并同以前的跟踪算法仿真比较表明，该方法计算量小，收敛速度快，精度高，具有一定的实用价值．     

目标跟踪的尺度参数优化研究

鲁棒的尺度判别一直是视频目标跟踪领域中一个富有挑战性的问题.现有的算法在处理复杂图像序列的尺度变化问题时,跟踪速度和精度方面都还有待提升.本文构建两个相关滤波器,加入尺度变换,对目标跟踪的尺度参数进行优化,以提升跟踪速度和精度.首先,构建一维和二维相关滤波器,其中二维位置滤波器实现目标的跟踪以确定目标的位置,一维尺度滤波器对尺度变换进行初步计算得到目标的尺度.然后,组合一维和二维相关滤波器形成三维滤波器,实现最终的目标定位;最后,分析尺度因子参数的取值对跟踪中的速度、中心位置偏移、位置精度和重叠精度的影响.在OTB-2015数据集进行实验,获得了目标跟踪尺度参数的优化取值.     

目标密集情况下的跟踪滤波器

本文讨论了在目标密集情况下卡尔曼滤波器作为跟踪滤波器存在的问题。指出在目标密集时,辨识的不准确性将会使卡尔曼滤波器失去其无偏性。然后本文给出了一种改进的滤波器。这种改进的滤波器在目标密集时仍能保证无偏性。     

基于MS算法和卡尔曼滤波器的视频目标跟踪

为了提高视频目标跟踪的准确性和实时性,提出均值漂移算法和卡尔曼滤波器的视频目标跟踪算法.首先对卡尔曼滤波器相关参数进行优化,并确定其初始状态变量,然后采用均值漂移算法估计候选目标与模板目标之间的相似度,实现目标自适应跟踪,最后采用仿真实验测试算法的跟踪性能.结果表明,该方法可以获得较高精度的目标跟踪结果,而且目标跟踪的实时性好.     

UKF与Mean shift算法相结合的实时目标跟踪

针对Mean shift(即MS)算法理论上的不足以及跟踪目标时的邻域跟踪局限性,提出将Mean shift算法与尺度无迹卡尔曼滤波器(Scaled unscented Kalman filter,SUKF)相结合的实时目标跟踪算法.该算法利用尺度无迹卡尔曼滤波器获取Mean shift算法的初始位置,然后,利用Mean shift算法获取跟踪位置.通过分析跟踪区域内横纵向直线的统计变化获取目标的尺度变化,依此自适应调节Mean shift跟踪算法中核函数带宽,并对高速公路上快速运动的车辆进行跟踪实验.研究结果表明:该算法与固定核窗宽Mean shift算法相比,对目标跟踪更准确;SUKF 滤波使MS的迭代次数减少,跟踪的实时性提高;核窗宽自适应调节可使跟踪误差降低到50%以下.     

机动输入子波估计的卡尔曼滤波器

提出一种新的机动输入估计的卡尔曼滤波器,该滤波器利用子波滤波从新息中估计机动造成的附加位移,由此修正卡尔曼滤波器的状态估计,模拟实验表明这一方法比通常的机动输入估计卡尔曼滤波器（ＩＥ）具有更好的目标跟踪性能,而计算也更为简便。     

一种减轻非视距传播影响的移动台定位方法

提出了一种使用判决和卡尔曼滤波器相结合抑制消除非视距(NLOS)误差的定位方法.该方法假设目标移动台正处于跟踪状态,首先对距离测量结果中是否存在NLOS误差进行判断;然后根据判决结果选择两种不同的滤波器,对于NLOS传播由偏差卡尔曼滤波器消除NLOS误差,而对于LOS传播由无偏差卡尔曼滤波器对测量值进行平滑处理;最后利用处理后的数据估计移动台的位置.仿真结果表明在NLOS传播环境下该方法具有较高的准确性,可以有效消除NLOS误差,取得满足要求的定位精度.     

基于信息融合的井下图像跟踪

提出了一种新的井下图像跟踪算法图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合·此算法基于贝叶斯规则,将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合,得到一种新的成像跟踪算法·改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息,使得两者之间的信息反馈增强,提高了跟踪算法的性能和鲁棒性,大大减少了目标失锁的可能性·另外,改进后的算法还融合了噪声的统计性能,提高了对噪声的抑制能力·从理论计算和实验结果看,用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性·     

一种基于改进型KALMAN滤波器的目标定位算法

在以常规卡尔曼滤波器为基础的各种跟踪算法中，要求精确的模型和噪声统计，但在实际系统中，大多数情况不能满足上述要求。给出了考虑初始条件下不精确性的改进型Kalman滤波器表达式，并在引入速度量测信息的基础上，运用该滤波方法进行空间目标二维定位。Mnte Carlo仿真表明该方法降低了对模型精度的要求，在工程上是可行的。     

采用FIR数字滤波器的反馈控制系统

这是一个对周期性目标输入的跟踪控制系统。在分析了用模拟滤波器作为补偿器的不足之后，进而提出用ＦＩＲ数字滤波器取而代之。它能够在较宽的频率范围内对周期性的目标输入实现高精度跟踪并具有较高的抗干扰能力和较快的收敛速度。     

旋翼无人机实时视觉跟踪算法

针对背景变化、目标状态变化和短暂遮挡导致的无人机跟踪失败问题,提出了融合基于加速鲁棒特征的光流跟踪器、基于归一化相关匹配(wormalized cross correlation,NCC)的检测器和基于卡尔曼滤波器的位置预估器的目标跟踪算法.此外,设计了基于串级比例-积分-微分控制器(proportion integration differentiation,PID)的位置-姿态外内环控制器,计算目标相对无人机的水平位移,据此通过两级PID算法完成位置-姿态的控制,以确保目标始终位于图像中心附近,实现对目标的有效跟踪.测试结果验证了该跟踪算法的有效性.     

一种运动目标自适应检测与跟踪算法

提出一种运动目标自适应检测、跟踪算法。该算法利用自适应运动的检测算法，实现目标运动判断，减少了系统程序的计算量。根据图像处理提取的目标特征，采用卡尔曼滤波器，跟踪预测目标的搜索区域，从而建立每个目标的“目标链”，快速实现多目标的数据关联。实验证明，该算法保证了多目标跟踪的准确性、稳定性和连续性。     

基于双卡尔曼滤波及贝叶斯估计的微弱GPS信号跟踪方法

提出了一种基于卡尔曼滤波的平方根算法以及贝叶斯估计理论的微弱GPS信号跟踪方法.采用2个耦合的扩展卡尔曼滤波器,即双卡尔曼滤波器来完成码跟踪和载波跟踪,同时,减少信号累加积分时间,以降低运算复杂度而提高收敛速度;采用基于贝叶斯估计理论的未知导航信息位处理方法,以降低在信号微弱的情况下未知导航位所带来的不利影响.仿真结果表明,利用该方法可以精确跟踪载噪比低至19 dB-Hz的微弱GPS信号.     

基于共面标记点的AR跟踪系统

该文讨论基于视觉的、用于AR系统的动态目标实时跟踪系统设计．通过两个摄像头实时跟踪安装在动态目标上的人工标识物，通过图像处理和立体视觉理论获取被跟踪目标物体在空间中的姿态．在跟踪算法中采用了卡尔曼滤波器预测跟踪窗口的运动轨迹，同时利用MPI技术在两台普通性能的计算机上并行执行目标跟踪的程序，实现了低成本的动态跟踪功能．     

一类耦合Jansen-Rit模型中突变参数的非线性辨识

耦合Jansen-Rit模型可以用于模拟脑电信号的产生,其中的兴奋性增益参数的变化对模型动力学特性有重要的影响,这种变化可以用于模拟异常脑电活动的产生,因而,辨识这类突变参数具有重要意义。针对一类具有突变兴奋性增益参数的耦合Jansen-Rit模型,本文给出一种基于强跟踪容积卡尔曼滤波器的新方法来解决非线性辨识和估计问题。强跟踪容积卡尔曼滤波器结合容积卡尔曼滤波器估计精度高和强跟踪滤波器跟踪性能强的优点,能够重构非线性系统中的兴趣变量,以及辨识系统中的突变参数。仿真验证了该方法的有效性。