基于标签多贝努利多传感器组网目标跟踪算法

随着电磁环境的日益复杂,强干扰和高杂波带来的目标低检测概率问题日益突出,给探测系统准确估计监测区域内目标个数以及目标状态带来了新的挑战.针对低检测概率问题,提出随机有限集框架下基于标签多贝努利(labelled multi-Bernoulli,LMB)多传感器组网目标跟踪算法.该算法首次将LMB框架应用到不同探测范围的...     

基于随机有限集的SLAM算法

提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping, SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息。在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性。     

基于高斯混合概率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法

针对杂波环境下多扩展目标跟踪中航迹起始和量测集划分问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法。在航迹起始阶段利用最近邻指数法对量测集进行聚类趋势分析,接着通过改进OPTICS (ordering points to identify the clustering structure)算法,建立一个增广数据集排序来表示量测集的密度结构,该算法对参数选择、初始点选择均不敏感,可以滤除量测集中的杂波。仿真结果表明,在航迹起始阶段本文所提算法在保证起始性能的同时计算代价明显减少,在量测集划分过程中,所提算法能够有效划分不同形状、密度的扩展目标,自适应地确定划分数目,减少算法运行时间。     

多模型标签多伯努利机动目标跟踪算法

针对标准标签多伯努利(labeled-multi-Bernoulli, LMB)算法只考虑了单个运动模型的问题,提出了一种适用于跳转马尔科夫系统的多模型标签多伯努利(multiple model-LMB, MM-LMB)算法。首先对目标状态进行扩展,将多模型思想引入LMB算法得到了新的预测和更新方程,并给出了算法的序贯蒙特卡罗实现。仿真实验表明,MM-LMB算法能对多机动目标进行有效跟踪,在复杂探测环境下跟踪精度优于多模型概率假设密度(multiple model probability hypothesis density, MM-PHD)算法和多模型势平衡多目标多伯努利(multiple model cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli, MM-CBMeMBer)算法;所提算法计算量当目标相距较远时低于MM-PHD和MM-CBMeMBer,目标聚集时增长速度快于对比算法。     

基于强跟踪滤波器的纯方位机动目标跟踪算法

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于强跟踪滤波器的机动目标跟踪算法.该算法在目标机动跟踪中通过实时调节增益阵,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力,避免了修正增益协方差(MGEKF)算法中所寻找的观测量修正函数不准确而引起较大的误差.同时对量测模型非线性问题采用伪量测变换估计器(PLE)予以解决,它具有形式简单,计算量小的优点.最后将该算法与MGEKF算法相比较,Monte Carlo仿真结果验证了提出算法的优越性.     

基于改进高斯粒子滤波器的目标跟踪算法

针对现有机动目标跟踪中粒子滤波算法的不足,提出了一种改进的粒子滤波方法。该方法在高斯粒子滤波的基础上通过利用当前时刻量测值对量测误差的分布参数进行实时的统计和更新,并以此得到粒子的权值,从而考虑到了量测值对估计值的影响,该方法适合于量测误差分布为高斯白噪声且状态量与量测误差相关条件下的非线性估计。仿真结果表明,与传统的自举粒子滤波(boot trap particle filter, BPF)、高斯粒子滤波（Gaussian particle filter, GPF)以及无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF)相比,该方法具有较高的精度和较少的计算量。     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

基于高斯Cost-Reference粒子滤波器的WSN目标跟踪算法

提出了一种新的高斯Cost-Reference粒子滤波器算法及多传感器动态协同策略用于无线传感器网络目标跟踪问题.该算法的显著特点是:(1)鲁棒性,不需要事先对系统过程噪声和测量噪声的分布进行精确建模,具有较好的噪声自适应能力,非常适用于无线传感器网络未知的、复杂的应用场景;(2)能量有效性,该算法采用高斯分布来近似状态的后验概率分布,节点间交互时只需要传输高斯分布的均值和方差,而不需要传输所有的粒子及其权值,极大地减轻了网络通信负载,能有效延长网络的寿命.     

基于多域网络的红外目标跟踪算法

随着红外探测器性能的不断提升, 红外目标跟踪在智能安防等领域的应用越来越广泛。然而红外图像分辨率较低, 依赖其进行目标跟踪仍然是一个制约相关应用发展的难题。针对红外图像分辨率低的特点, 以多域网络为模型算法框架, 结合目标运动过程中的尺寸变化特点, 提出了一种基于多域网络的红外目标跟踪算法。为了评估算法性能, 分别在VOT-TIR2016数据库和AMCOM红外数据上进行了实验。实验结果表明, 目标尺度预测机制能够显著提高算法的跟踪精度。     

基于目标总损失量择优的有限解集多目标决策方法

基于灵敏稳健性设计思想,定义了单目标优化时的单目标损失量和多目标优化问题中的目标总损失量;继而对基于重要度的损失权重系数确定方法进行详细研究,并提出了基于目标总损失量择优的有限解集多目标决策方法,旨在选择候选解集中受不确定因素和设计变量误差的影响最小、敏感性最低的Pareto解为最终方案;最后以卫星附件控制系统为例进行仿真,充分验证了此方法的有效性和可行性。     

基于粒子滤波的机动目标跟踪改进算法

粒子滤波是指利用Monte Carlo仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。仿真结果表明,该算法对机动目标有更好的跟踪效果。     

Unscented extended Kalman filter for target tracking

A new method of unscented extended Kalman filter (UEKF) for nonlinear system is presented. This new method is a combination of the unscented transformation and the extended Kalman filter (EKF). The extended Kalman filter is similar to that in a conventional EKF. However, in every running step of the EKF the unscented transformation is running, the deterministic sample is caught by unscented transformation, then posterior mean of nonlinearity is caught by propagating, but the posterior covariance of nonlinearity is caught by linearizing. The accuracy of new method is a little better than that of the unscented Kalman filter (UKF), however, the computational time of the UEKF is much less than that of the UKF.     

Bayesian target tracking based on particle filter

1 .INTRODUCTIONIn many fields including target tracking, robotics ,signal processing, ti me-series analysis , etc , theKal manfilter is one of the most widely used methodsfor esti mationinlinear Gaussiansystemand measure-ment models . However , the application of theKal man filter to nonlinear systems can be difficult .Most common approach is to use the extendedKal manfilter (EKF) .EKFsi mplylinearizes all non-linear models by using Taylor series expansions andcan, however , lead to p…     

机动目标模型匹配卡尔曼滤波载波跟踪算法

针对传统卡尔曼滤波器用于高动态载波跟踪时性能不够理想的问题,提出一种基于机动目标模型匹配的卡尔曼滤波载波跟踪算法,能够在载波参数剧烈变化的条件下实现稳定的载波同步。所提算法较传统算法更加契合实际环境,具有实用价值高、应用范围广等优点。使用线性卡尔曼滤波器,无需矩阵求逆运算,计算复杂度低,便于工程实现。仿真结果表明,所提算法在跟踪具有剧烈动态特性的载体信号时能够显著提高跟踪精度,且跟踪门限信噪比能够降低约3 dB。     

基于ET-GMPHD算法的编队目标跟踪方法

针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density, ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法。首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-Shannon(JS)散度衡量下一时刻状态估计值与外推值间的相似程度,并以此反映是否有目标丢失,保证真实目标不被修剪,解决了因目标漏检导致跟踪结果不准确的问题。其次,结合循环阈值聚合法得到编队整体的状态估计,消除了估计状态集合中状态值过多造成的影响。最后,仿真实验表明,该方法能够在检测概率极低的情况下进行有效跟踪,并具有良好的跟踪性能。     

基于ET-GMPHD算法的编队目标跟踪方法

针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density, ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法。首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-Shannon(JS)散度衡量下一时刻状态估计值与外推值间的相似程度,并以此反映是否有目标丢失,保证真实目标不被修剪,解决了因目标漏检导致跟踪结果不准确的问题。其次,结合循环阈值聚合法得到编队整体的状态估计,消除了估计状态集合中状态值过多造成的影响。最后,仿真实验表明,该方法能够在检测概率极低的情况下进行有效跟踪,并具有良好的跟踪性能。     

基于粒子滤波器的移动目标定位算法

在实时定位系统中,为了获得较准确的定位,常常需要使用粒子滤波器对测量值中的非高斯噪声进行处理.然而,现存的基于粒子滤波的定位算法大多只是将其用于处理计算出的坐标值,而很少用于处理原始测量值.本文比较分析了粒子滤波器的不同应用层次对定位精度的影响,并采用NanoLOC开发套件和WiFi开发套件进行了定位实验.结果表明,将粒子滤波器应用于原始测量值能获得更好的定位精度.