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在无源传感器目标跟踪系统的研究中,在双红外传感器组成的无源传感器目标跟踪系统模型中,传感器提供的仅是目标的角度信息,导致量测值与目标状态之间存在较强的非线性关系,而传统跟踪算法在解决非线性问题时具有局限性,为提高目标跟踪精度,提出一种基于积分粒子滤波(QPF)的无源传感器目标跟踪算法,在不受非线性、非高斯问题限制的粒子滤波的基础上,从改进粒子滤波重要性函数的角度入手,利用积分卡尔曼滤波(QKF)将当前最新量测考虑在内,构造出粒子滤波的重要性函数,使得改进后的重要性函数更加贴近真实后验分布,从而有效遏制了粒子退化现象.仿真结果表明,改进算法提高了跟踪精度,较好地解决了无源传感器对目标的非线性跟踪优化问题. 相似文献
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针对非线性环境中存在的机动目标跟踪问题,对基于贝叶斯估计的粒子滤波器进行研究,为解决混合退火粒子滤波重要密度函数构造的问题,在混合退火粒子滤波的基础上,通过对系统状态和观测粒子方差的研究,提出了非线性环境下动态退火参数粒子滤波的改进算法,在混合退火粒子滤波中引入动态退火参数来构造高效的重要密度函数,提高了混合退火粒子滤波的跟踪精度,应用该滤波方法对机动目标模型进行仿真,并对多种滤波跟踪算法进行性能测试和比较,仿真实验结果表明,在非线性环境下该粒子滤波方法可行有效. 相似文献
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针对雷达导引头角闪烁噪声测量条件下的机动目标,研究剩余飞行时间计算方法;建立了闪烁噪声计算模型;在粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的基础上,推导了扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现过程;根据估计结果建立了剩余飞行时间计算模型,在剩余飞行时间表达式中考虑了目标机动加速度的影响;仿真结果表明,基于机动目标当前统计模型的扩展卡尔曼粒子滤波算法对闪烁噪声测量条件下的机动目标具有良好的跟踪性能,对剩余飞行时间具有较高的估计精度。 相似文献
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基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,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递推估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。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,再用平滑算法处理滤波的结果。仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果。 相似文献
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提出一种基于混合粒子滤波的运动火焰跟踪算法。针对通用粒子滤波算法计算量大的问题,提出了混合粒子滤波,将Mean Shift算法嵌入到粒子滤波中,并用自适应运动模型和目标模型自动更新的策略改善算法性能。基于混合粒子滤波提出了火焰识别和火焰跟踪相结合的运动火焰自动跟踪算法,先火焰识别,再火焰跟踪,且跟踪时,如果估计目标与模型的相似度小于阈值则切换到火焰识别阶段。识别与跟踪的相互切换保证了跟踪结果的正确性。实验结果表明混合粒子滤波具有很好的跟踪效果,与粒子滤波和Mean Shift算法相比,提高了跟踪精度;基于混合粒子滤波的火焰跟踪算法能够跟踪复杂环境下的运动火焰,提供火焰的精确位置。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(1)
针对粒子滤波算法在视频目标跟踪过程中出现的粒子退化问题,提出一种新的基于多样性优化的粒子滤波跟踪算法。融入基于莱维飞行机制的布谷鸟搜索优化算法,扩大了搜索范围,充分保留了有效粒子的数量和粒子的多样性。在MATLAB 7.0运行环境下进行仿真实验,将该算法与原始粒子滤波算法及基于粒子群优化的粒子滤波改进算法进行状态估计实验对比以及运动目标跟踪实验对比。实验结果表明:该算法具有良好的运行效果,改善了粒子退化与匮乏现象,对视频运动目标可获得较理想的跟踪精度及良好实时性和鲁棒性。 相似文献
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单传感器纯方位跟踪问题仍是目前研究的重点和难点,方位角变化率很大时往往使得扩展卡尔曼滤波等矩匹配算法不稳定或发散。重点研究漂移瑞利滤波算法在方位角变化率很大的复杂单传感器纯方位目标跟踪场景下的性能,比较了漂移瑞利滤波,扩展卡尔曼滤波,不敏卡尔曼滤波,粒子滤波等其他非线性跟踪算法的性能,推导并计算了相关问题的Cramer-Rao下界并将其用作比较估值准确性和衡量算法性能的评价指标。仿真结果表明:漂移瑞利滤波算法的性能优于其他矩匹配算法,能达到与粒子滤波大体相同的计算精度,但它的计算速度比粒子滤波算法快几个数量级。 相似文献
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针对带有附加噪声且噪声特性未知的系统,提出了一种非线性卡尔曼滤波方法--自适应平方根无迹卡尔曼滤波(NASRUKF)方法,该方法基于平方根滤波的思想,对传统的Sage-Husa自适应滤波算法进行了改进,并与平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法相结合用来进行非线性滤波。该算法能直接对非线性系统的状态方差阵和噪声方差阵的平方根进行递推与估算,确保状态和噪声方差阵的对称性和非负定性。将所提方法通过计算机仿真技术与SRUKF算法进行对比,结果表明NASRUKF方法在滤波精度、稳定性和自适应能力方面均优于SRUKF方法。 相似文献
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用基于分步式滤波的多传感器动态系统数据融合算法建立了短时段交通流量预测模型,并与传统的卡尔曼滤波算法在计算复杂度上进行了比较。利用澳大利亚某高速公路所采集的数据进行了预测仿真实验。实验结果表明该算法确保了预测精度,同时简化了计算量,提高了响应速度,可以实现对交通流的实时预测。 相似文献
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程水英 《计算机工程与应用》2008,44(24):25-35
综述了非线性估计问题的由来、无味变换(UT,Unscented Transformation)的基本思路与基本算法、各种衍变形式、σ点集的设计原则、无味卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filtering)的基本算法及其各种改进算法、UT的本质、UKF与几种免微分非线性滤波方法的比较、UT与UKF的相关应用、针对几种UKF算法的仿真实例,以及目前在UT与UKF的研究中尚存在的一些问题和对今后研究的展望等;提出了笔者的一些最新研究成果和见解。 相似文献
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基于无迹卡尔曼滤波估算电池SOC 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现在线估计汽车动力电池的荷电状态(SOC),提出了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波算法。以Thevenin电路为等效电路模型,建立了状态空间表达式,采用最小二乘算法对模型参数进行辨识。在此基础上,利用神经网络算法拟合电池的荷电状态与模型各个参数之间的函数关系,经过多次实验,确定了神经网络算法的收敛曲线,此方法比传统的曲线拟合精度高。介绍了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的原理,并设计了等效电路模型验证实验、电池的SOC测试实验和算法的收敛性实验。实验结果表明,在不同的工况环境下,该方法估计SOC具有可在线估算、估算精度高和环境适应度高等优点,最大误差小于4%。最后验证了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波的算法具有较好的收敛性和鲁棒性,可以有效解决初值估算不准确和累计误差的问题。 相似文献
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吕新知 《计算机工程与应用》2015,51(6):254-259
为解决无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在组合导航应用中遇到的系统模型不确定、系统噪声统计特性未知以及计算误差较大等问题,提出了模糊自适应强跟踪平方根无迹卡尔曼滤波(FAST-SR-UKF)算法,该算法不仅具有传统UKF的优势,而且包含如下特点:通过模糊自适应强跟踪模块,增强了系统对模型不确定性以及噪声统计参数未知的适应能力;利用平方根滤波的思想,提高了模糊自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波算法的数值稳定性,改善了由于计算误差导致的滤波发散问题。仿真结果表明:相对于传统的UKF算法,该算法精度更高、鲁棒性更强。 相似文献
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基于状态包过滤的防火墙技术 总被引:4,自引:6,他引:4
本文首先介绍了防火墙的基本技术——包过滤的工作原理。通过一个防火墙构建实例,显示了传统包过滤的局限性,进而引人状态包过滤的概念,最后对其工作原理和实现的关键部分进行分析。 相似文献