混合坐标系singer模型跟踪突发机动目标改进算法研究

针对混合坐标系下singer模型对跟踪弱机动目标初期误差出现跳变现象,且对突发机动跟踪自适应能力较差的情形,本文提出一种改进算法,通过引入渐消因子,实时调节一步预测协方差,以此调节滤波器增益,增强了滤波器跟踪突发机动目标的适应能力,同时改进了混合坐系下singer模型跟踪算法的精度.仿真结果表明,本文算法对突发机动自适应跟踪能力和弱机动目标跟踪精度都有提高     

基于自适应采样速率交互式概率数据关联的机动目标跟踪算法

在交互式多模型和概率数据关联算法融合的基础上,又将自适应采样速率算法融合到交互式多模型概率数据关联滤波器中,提出了自适应采样速率交互式概率数据关联算法,该算法不但能有效地跟踪高速机动的目标,且能使系统的采样间隔根据目标的运动状态做自适应调整. 仿真结果表明该算法扩大了机动目标的跟踪范围,且对高速机动的目标有很好的跟踪效果和较强的跟踪精度.     

改进的截断正态概率密度模型自适应滤波算法

应用当前统计模型跟踪机动目标时,模型参数机动频率和加速度极限值需要根据经验事先设定,在假设不准确的情况下,大大降低了模型的跟踪精度。针对此问题,基于截断正态概率密度模型,提出了一种新的参数自适应跟踪滤波算法。该模型算法通过使用距离函数来表征目标进行机动的强弱状况,采用指数型调整函数自适应调整目标的加速度极限值和机动频率,从而实现了对系统状态噪声和滤波增益的自适应调整,提高了机动模型与目标实际机动情况的匹配程度,提升了滤波器的跟踪性能。仿真结果表明:与常规ACS和TGPMKF算法相比,新算法在跟踪机动目标时,性能更优。     

一种新的Jerk模型高机动目标跟踪自适应算法

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的高机动目标跟踪自适应算法STF-C-Jerk.该算法利用“当前”模型的思想,将Ｊerk项假设成为非零均值过程,更切合目标机动实际过程,同时通过引入强跟踪滤波器的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力.仿真结果表明,提出的STF-C-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的跟踪性能.     

基于混合坐标系下的自适应α-β滤波器

针对雷达目标,观测和处理了在不同坐标系下的数据,提出了一种混合坐标系下的自适应α-β滤波算法来跟踪机动目标。该算法以自适应α-β滤波器为基础,将直角坐标系和球面坐标系下的算法相结合,克服了这两种坐标系下滤波算法的不足,对机动目标有很好的跟踪效果。仿真表明,该算法的跟踪性能优于单一坐标系下的自适应α-β滤波器,尤其适用于TWS雷达多机动目标跟踪情况。     

当前统计模型自适应滤波算法改进

由于"当前"统计模型自适应滤波算法对于最大加速度的过分依赖,使其对于弱机动目标并不具有较高的跟踪精度,基于"当前"统计模型自适应滤波算法的研究及目标跟踪性能的分析,提出了将目标的机动状态划分为强机动和弱机动,当目标在作弱机动运动时,可通过修正最大加速度来提高跟踪精度,分别针对常速、常加速、弱变加速三种弱机动情况进行了数学仿真,仿真结果表明,通过修正最大加速度的方法,可使该算法对于弱机动目标的跟踪精度大大提高。     

改进的基于“当前”统计模型自适应滤波算法及其在航迹预测中的应用

基于"当前"统计模型的模糊自适应(FACS)滤波算法利用机动目标"当前"加速度调整加速度极限值,实现了对一般机动目标的有效预测;但是在预测强机动目标时却存在较大的预测误差。为了解决这一问题,引入强跟踪滤波器(STF),提出了一种新的自适应滤波算法STF-FACS。该算法根据滤波残差实时调整卡尔曼滤波增益,提高了对强机动目标的预测能力;同时保留了FACS算法对于一般机动目标的预测性能。最后,对强机动目标分直线机动和转弯机动,分别进行航迹预测仿真。仿真结果表明,对弱机动目标进行航迹预测时,两种算法的预测效果相当;对强机动目标进行航迹预测时,STF-FACS算法无论是在动态时延和预测精度方面都比FACS算法要好。     

基于模糊卡尔曼滤波器的机动目标跟踪算法

本文在基于"当前"统计模型的基础上,结合模糊推理技术,设计了一种改进的模糊自适应算法。该算法使用了模糊推理技术,使得系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,提高了系统在目标作非机动或弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。仿真结果显示,该算法在跟踪精度和收敛速度方面都优于传统的基于"当前"统计模型的跟踪算法。     

自适应模型集交互式多模型算法

针对交互式多模型(IMM)算法的目标跟踪精度问题,提出了一种自适应模型集IMM算法.利用IMM算法中的模型概率含义,并以此对模型集的收缩比例因子进行设计,这样模型集通过向中心模型收敛可完成自适应调整,而自适应调整过程能有效、实时地利用观测信息.仿真实验结果表明,所提算法能有效跟踪机动目标,而且比IMM算法的跟踪精度更高,但其受到目标机动模型的先验性的限制.     

机动巨标跟踪的自适应混合多模算法

本文介绍了用于机动目标跟踪的自适应混合多模算法.这个算法不需要预先定义模型,它利用一个二级卡尔曼滤波器来估计目标的加速度,这个加速度被用于混合多模算法中具有不同确定性加速度的子滤波器中.文中给出了自适应混合多模算法的一个计算机模拟结果并和无自适应混合多模算法的结果进行了比较.     

基于机动频率自适应的目标跟踪算法

利用观测新息在目标机动时发生变化的信息，设计了一种自适应的机动目标跟踪算法，通过对目标状态误差的估计，从而自适应的改变机动频率，使跟踪算法与目标的真实状态更接近，该算法具有运算量小、跟踪精度高、易于工程化实现的特点。     

基于降低图像分辨率的红外目标跟踪方法

灰度图像色彩信息贫乏，背景噪声不易抑制，会导致分割误差大，使跟踪点发生漂移．针对此问题，提出了基于改变图像分辨率的红外目标跟踪算法．以减小图像分辨率的方法，采用逐点匹配。对下一帧图像进行目标9种方向的跟踪判断．实验结果表明，采用该算法运算速度快。解决了在强背景噪声的情况下跟踪点发生漂移的问题．     

智能婴儿车目标跟踪系统的研究

设计了一种智能婴儿车的跟踪系统,它是在普通婴儿车的基础上设计了嵌入式控制系统。通过对目标跟踪技术及跟踪方法的分析研究,将压缩感知代替TLD(tracking-learning-detection)跟踪算法中的级联检测器,并应用到该控制系统中,能够很好地改善TLD跟踪算法的实时性能。介绍了该控制系统的设计方案,详细讨论了对TLD跟踪算法的改进,最终介绍了该系统中目标跟踪的具体实现方法。实验结果表明所设计的智能婴儿车目标跟踪系统能够自主稳定地跟踪目标。     

基于机器人操作系统的机器人自主追踪系统设计

为了解决移动机器人在机器人操作系统(robot operating system, ROS)中的人脸追踪问题,提出一种基于Siamese目标跟踪算法开发的追踪系统。首先,开发了追踪系统的硬件平台;其次,开发了Siamese跟踪算法,实现了对人脸目标的实时跟踪;最后,实现了导航系统与视觉系统的开发及融合,并通过实时记录的追踪数据与追踪曲线,分析了该系统的追踪性能。实验结果表明:该系统能够在ROS系统下实现对人脸目标的实时跟踪。     

质心迭代图像跟踪算法

针对均值漂移跟踪算法对图像进行核函数加权处理的不合理性,且在图像跟踪中存在偏差的问题,提出了一种基于最大后验概率指标的质心迭代跟踪算法.首先分析了最大后验概率指标的计算特性,并指出该指标可以计算出每个像素对相似度的贡献值.以此为基础,提出了一种非参数非核的质心迭代图像跟踪算法,即将每个像素的相似度贡献作为密度,候选区域的相似度作为区域质量,通过计算初始候选区域的质心并经反复迭代,从而获得目标位置.理论分析和实验表明,所提算法无需核函数,迭代计算无需指数运算,降低了计算复杂度,同时利用了最大后验概率指标对背景的抑制作用,可大大提高跟踪的准确性.     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差（NLOS）对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

基于交互式多模型Kalman滤波的手势跟踪算法研究

针对任意变形手势跟踪过程中,手势运动轨迹方向发生改变时,传统滤波跟踪算法跟踪精度迅速下降的问题,提出了一种基于交互式多模型Kalman滤波的改进型手势跟踪算法。该算法在传统非机动状态空间模型的基础上增添了两个机动模型,以更加准确的描述手势的状态空间。首先采用三个不同模型分别描述不同的目标运行模式;同时,以模型匹配似然函数为基础更新模型概率;最终组合所有滤波器修正后的状态估计值以得到最优状态估计。实验对比结果表明,该算法能够取得较高地跟踪精度。     

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.