基于概率假设密度的目标数变化视频跟踪算法

针对概率假设密度(PHD)滤波无法跟踪未知起始位置新生目标的问题,提出一种基于新生目标强度检测的PHD跟踪框架.针对原高斯混合PHD无法确定目标航迹问题,在跟踪框架中设计了基于auction的"航迹-状态估计"关联算法,给出了航迹识别的数学表述和具体实现方法.然后,给出了变目标数的多目标跟踪框架的高斯混合实现方法.采用MATLAB编程实现了所提出算法,并使用因目标新生和遮挡导致目标数变化的2种行人数据库进行了验证试验.结果表明,新算法通过目标位置观测值更新新生目标的强度函数,提高了PHD滤波对新目标和遮挡目标的响应性,能够有效跟踪任意时刻未知位置的新生目标,并能够输出目标航迹,提高了多目标跟踪的目标数估计准确性,降低了跟踪误差.     

箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪算法

针对序列蒙特卡罗广义标签多伯努利滤波(SMC-GLMB)算法计算效率低、实时性差的问题,提出了箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪(Box-GLMB)算法。该算法使用带标签的随机有限集描述多目标的状态,包括目标的位置和速度,并且对每个目标用互不相同的标签进行区分;然后利用箱粒子滤波算法近似单目标状态的概率密度,即用一组带权值的均匀分布拟合单目标状态概率密度;最后通过广义标签多伯努利滤波对多目标状态的概率密度进行预测与更新,从多目标状态后验概率密度中估计单目标的位置与速度,根据目标的标签可以实现航迹跟踪。BoxGLMB算法结合了箱粒子滤波与GLMB算法的优势,能够跟踪目标航迹,同时提高计算效率。仿真结果表明,Box-GLMB算法可以有效估计目标状态以及跟踪目标航迹,相比于SMC-GLMB算法,计算效率提升了62%。     

一种强背景噪声下的WSN目标定位算法

为了进一步提高无线传感器网络(WSN)目标定位解算精度,提出了一种改进的Cubature粒子滤波(ICPF)定位算法.该算法运用最小二乘法估计移动目标当前初始时刻的位置,使用Cubature卡尔曼滤波和Gauss-Newton迭代法来充分利用测量更新后的状态最新信息,精确设计目标状态重要性密度函数,为粒子滤波提供相应的建议分布,从而能够更加有效改善粒子滤波器的性能.仿真实验结果证明,提出的改进算法在强背景噪声下能有效提高定位精度且收敛性增强,其性能优于标准粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)及Unscented粒子滤波定位算法(UPF).      

一种新的可变数目机动目标联合检测与跟踪算法

在低信噪比多传感器观测环境下,针对机动目标数目变化时跟踪性能不高的问题,提出一种新的目标联合检测与跟踪算法。依据粒子存在变量进行预测状态粒子集的采样,考虑状态粒子集与当前观测值的关联程度,利用模糊拍卖算法与粒子群优化理论解决状态集与观测集之间的关联问题,并给出目标出现与消失的判定准则,实现粒子权值更新;依据混合采样方法得到包含模型信息和状态信息的粒子集,并按照目标模型概率进行粒子状态融合得到目标局部状态后验估计值和均方误差;最后,对关联的各传感器局部航迹信息进行加权融合,得到各目标的全局状态估计值,并与经典多模粒子滤波算法的仿真试验对比分析。研究结果表明:新算法在运动模型概率估计、状态估计及目标数目估计方面具有有效性。     

基于启发式逻辑的概率假设密度滤波高效航迹起始方法

提出基于启发式逻辑的概率假设密度(PHD)滤波航迹起始方法,即在固定长度滑窗内设置速度、加速度与角度等约束条件,对产生新生目标的潜在量测进行有效性检测和确认,以缩减虚假新生目标.模拟实验结果表明,与传统的基于全量测起始的PHD滤波相比,所提出的方法大幅提高了计算效率和目标数目的估计精度.     

基于改进差分进化的高精度粒子滤波算法

针对智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度慢的问题,提出一种改进适应度函数和搜索策略的差分进化粒子滤波算法(IDE-PF).该算法通过自适应融合粒子权值和量测误差得到适应度函数,并利用该函数评价粒子的可信度,引导粒子向后验概率密度取值高的位置移动,同时引入新的搜索策略,不仅保持了粒子多样性,还加快了算法收敛的速度.仿真结果表明,该算法可有效提高智能优化粒子滤波对于非线性系统状态估计的精度和实时性.     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

基于椭圆RHM的扩展目标伯努利滤波算法

针对扩展目标跟踪中存在的扩展状态估计不准确和非线性问题,提出一种基于随机超曲面模型(RHM)的扩展目标伯努利滤波算法.首先采用RHM对目标量测源建模,然后在扩展目标伯努利滤波框架下,实现对单扩展目标运动状态和扩展状态的实时估计,最后引入Gamma分布以提高量测率估计的准确性.为了降低计算复杂度,在量测更新中采用距离划分来减少所有可能的划分总数.仿真结果表明,所提滤波算法在估计目标运动状态、扩展状态和量测率等方面优于单目标伯努利滤波算法.     

任意相关噪声线性系统异步状态向量融合

基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声线性系统异步状态向量融合算法.该算法将融合中心的采样周期设定为传感器测量周期的最小公倍数,使得传输到融合中心的局部状态估计在每个周期内具有相同的数目,减少了跟踪滤波的计算量.在跟踪滤波器的增益阵中引入测量噪声与过程噪声的相关量和测量噪声之间的相关量,增加了描述多传感器融合系统的信息量.仿真结果表明,状态向量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善.     

适于无源阵列跟踪的粒子滤波交互多模型算法

针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。在交互阶段,对各模型的相应粒子进行输入交互;在滤波阶段,抽取N个采样点,得到估计采样,从而求得估计输出和有关函数;在混合阶段,获得状态向量的后验条件概率密度函数,通过这个后验概率密度便可获得状态向量的估计量。与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了本文新算法的正确性和有效性。