基于稳态Riccati方程迭代解的ARMA新息模型的构造

ARMA 新息模型在最优滤波理论中起重要作用。对于带相关噪声系统导出了等价于稳态 Kalman 预报器的 ARMA 新息模型,并提出了基于稳态 Riccati 方程迭代解构造 ARMA 新息模型的新方法。一个仿真例子说明了新方法的有效性。     

基于Kalman滤波器与肤色模型的手势跟踪方法

有效和鲁棒的手势跟踪是动态手势识别的前提,针对手势及其运动的特点,提出了结合Kalman滤波器和肤色模型的手势运动目标跟踪方法.首先通过背景差法和YCb’Cr’空间上的椭圆肤色模型检测出手部运动目标,通过目标区域的空间结构参数来设置Kalman滤波器的各项运动参数,然后计算空间结构特征的跟踪匹配函数对目标预测位置进行修正,获得运动手势目标区域及其运动轨迹.实验结果表明,所提方法能有效地跟踪手势,并能较好地适应手势在运动过程中的手形变化、轨迹转弯等情况,检测准确,鲁棒性高.     

带位置和速度观测的信息融合Kalman跟踪滤波器

应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法,和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法,对带位置和速度观测的两传感器系统,在线性最小方差信息融合准则下,分别提出了按矩阵加权、对角阵加权和标量加权的三种信息融合Kalman跟踪滤波器,其中,按标量加权可明显减少计算负担,便于实时应用。一个仿真例子说明了两种方法引出相同的结果,但构造ARMA新息模型时必须进行左素分解,且说明了三种加权融合滤波器的精度无显著差异。     

基于Kalman 滤波的Camshift 运动跟踪算法

提出将Camshift与Kalman滤波相结合的方法.首先,通过二次搜索来调整搜索窗口的位置和大小,保证Camshift跟踪的可靠性;然后,在Camshift算法的基础上,通过卡尔曼滤波对搜索窗口进行运动预测,保证实时跟踪.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,采用此方法仍能有效地跟踪到目标.在真实视频数据上的实验结果表明该方法具有很好的应用前景.     

带有色观测噪声解耦Wiener跟踪滤波器

对带有色观测噪声的离散线性系统，应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，提出了一种解耦Wiener滤波新方法，仿真例子说明了本方法的有效性。     

自校正标量加权信息融合Kalman滤波器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正标量加权信息融合Kalman滤波器。它具有渐近最优性,且比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,算法简单,便于实时应用。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

基于Riccati方程的时滞不确定性系统鲁棒H∞滤波器设计

研究含有状态时滞的参数不确定性系统的鲁棒 H∞ 滤波器设计问题 ,其中系统的参数不确定性是时变和模有界的 .针对连续系统和离散系统两种情况 ,以时滞系统的鲁棒稳定性引理为基础 ,利用修正的 Riccati型不等式推导了使得滤波系统 H∞ 范数满足指定要求的滤波器存在的充分条件 ,并且通过两个代数 Riccati方程的正定解参数化表示了该滤波器 .仿真结果表明了该方法的有效性和可行性     

含预测和容错的自适应Kalman目标跟踪

针对模型不准确时,传统Kalman滤波目标跟踪算法精度有限甚至发散的问题,研究了基于新息协方差在线匹配技术的自适应Kalman滤波算法,提高跟踪精度;并以Kalman滤波估计的目标位置为基础,利用一步Kalman预测得到下一时刻目标可能的位置范围,避免对整幅后帧图像进行遍历搜索,减小了计算量;为了避免存在干扰时异常量测对目标跟踪的影响,研究了量测信息异常检测算法,以Kalman预测的量测代替异常量测,增强抗干扰能力。实验证明,所提算法能够有效提高目标跟踪的精度和鲁棒性。     

基于选择性模型更新与卡尔曼滤波的目标模型更新算法

选择性模型更新算法不能准确地更新目标模型,在外观变化、遮挡、场景光线变化等因素影响的运动目标跟踪中,不能有效地处理目标模型。因此,提出了一种选择性模型更新与卡尔曼滤波的目标模型更新算法。根据可靠性阈值和分量更新比例精确选取更新分量,并与Kalman滤波相结合,对目标模型分量进行预测,根据不同干扰和目标外形变化,将两种算法的跟踪结果线性加权得到新的跟踪目标模型。实验结果表明该算法具有良好的跟踪效果。     

基于卡尔曼滤波器的机动目标跟踪仿真

将卡尔曼（Kalman）滤波器的变维滤波算法应用于雷达数据处理中,对机动目标进行跟踪,得出机动目标的滤波数据曲线,并对目标进行了拦截仿真。仿真结果表明该方法能估计出目标的运动特征并对运动目标拦截成功。     

基于稳态Kalman滤波的两种观测融合方法的功能等价性

目前有两种最优观测数据融合方法：一种(方法Ⅰ)是增大观测向量维数方法,另一种(方法Ⅱ)是加权方法。对于带相同观测阵和带独立白噪声的多传感器系统,基于稳态Kalman滤波,证明了两种最优观测融合方法是完全功能等价的,即用两种方法得到的稳态Kalman滤波器、预报器和平滑器,白噪声估值器及信号估值器在数值上分别是恒同的。在这种情况下,用方法Ⅱ不仅可获得全局最优融合估计,而且可显著地减小计算负担。     

两类Fuzzy自动机的等价性

通过对Fuzzy有限状态自动机和Fuzzy有限自动机的结构、定义及性质的研究,得到了二者之间的一种重要关系——等价关系。     

Fuzzy树自动机的等价性

在给出模糊树自动机概念的基础上,讨论了模糊树自动机与传统字符自动机、模糊有限自动机相类似的性质,即指确定性模糊树自动机与非确定性的模糊树自动机的等价性、FNBTA与FNTTA 等价,及FDBTA和FNBTA等价;这为模糊树自动机的进一步研究奠定了基础.     

基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪

提出一种基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法.该方法在车辆检测阶段,为了解决传统高斯混合模型对运动目标速度变化自适应能力较差的问题,通过定义运动目标速率因子,给出一种模型学习率自适应更新策略,对传统高斯混合模型进行了改进,并用以实现车辆检测;在车辆跟踪阶段,通过建立一个适用于视频目标跟踪的卡尔曼滤波系统,并以车辆检测阶段输出的车辆质心为该卡尔曼滤波系统的量测值,实现了选定车辆目标的跟踪.实验结果表明,该方法车辆检测与跟踪效果良好,能满足实际交通监控系统的需求.     

基于Kalman滤波的无线传感器网络多目标跟踪

设计无线传感器网络多目标跟踪系统,分析系统跟踪性能的影响因素,提出基于单点观测的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法和基于Kalman滤波算法预测功能的节点自适应调度策略,并引入多种事件辅助机制。实验结果表明,该算法和调度策略能够实现多目标实时跟踪,且具有减少计算量、缩短测量周期、降低能量消耗、提高跟踪精度等优点。     

两类图的色性分析

通过计算两类图的伴随多项式,证明了它们是伴随等价;因而构造了两类色等价图类     

基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

基于BP网络的Kalman滤波在GPS导航中的应用

卡尔曼滤波是导航系统中最常用的数据处理方法。由于传统卡尔曼滤波导航定位的方法定位精度不高,针对导航系统中存在的不确定性和非先验性,导致滤波产生较大的估计误差,甚至发散。提出了将BP神经网络嵌入到该滤波器中的方法。通过实测数据计算结果表明该算法能够真实反映载体运动轨迹,具有良好的精度和可靠性。     

基于多个相关滤波器的行人跟踪尺度算法

外观、尺度变化是行人跟踪的难点,解决行人多尺度跟踪问题是增强算法实用性的关键因素.在KCF(kernel correlation filter)算法的基础上,本文采用多个相关滤波器(如头部、臀部)辅助身体躯干滤波器的匹配跟踪.通过获得图像帧(除第一帧外)与初始帧的行人头部和臀部之间的距离变化率来缩放搜索面积,解决目标定位不准确和时间浪费的问题;通过调整目标框的尺寸,解决目标模板逐渐包括背景特征或者逐渐被局部特征取代的问题.在VOT2016的18个有明显尺度变化的行人场景视频序列上进行了测试,实验结果表明所提算法具有更高的跟踪准确率.