基于TBD的粒子滤波红外点状动目标跟踪算法研究

提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

高斯粒子滤波检测前跟踪方法

针对低信噪比条件下微弱目标的检测和跟踪,提出了一种高斯粒子滤波检测前跟踪（TBD）方法。该方法采用高斯粒子滤波递归地估计目标的状态,结合固定样本长度（FSS）似然比检验实现了对微弱目标的检测和跟踪。由于避免了粒子滤波TBD方法中的重采样过程,高斯粒子滤波TBD方法没有采样枯竭现象,算法复杂度小。仿真实验表明,该算法对微弱目标具有良好的实时检测和跟踪性能。     

基于辅助粒子滤波的红外小目标检测前跟踪算法

研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法.首先使用形态学滤波算法对图像进行白化预处理;然后在跟踪阶段采用辅助粒子滤波算法估计目标运动状态,在检测阶段利用跟踪滤波器的输出构造似然比,并进行似然比检验.对真实红外图像序列的实验表明,该算法可成功跟踪和检测信噪比为2的小目标,且其性能优于传统的检测前跟踪算法.     

基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下机动目标的检测跟踪问题,提出了一种改进型的基于多模型的粒子滤波检测前跟踪算法.由于粒子退化问题,在目标信号微弱、目标发生机动或者信号幅值波动较强势,粒子滤波的TBD算法的检测概率和跟踪精度将会下降.本算法在粒子滤波的基础之上改进,即在每次循环之前加入新粒子,新粒子的分布是由平均法和前一时刻的目标估计结果进行确定.给出了粒子滤波的TBD算法推导以及数值计算过程.仿真实验表明:基于改进型粒子滤波检测前跟踪算法能够检测低信噪比的目标.     

基于粒子滤波的检测前目标跟踪算法

针对低信噪比下红外图像中的弱小目标检测与跟踪问题,由于噪声的影响,信号不准确,图像不清晰。为解决上述问题,采用基于粒子滤波的检测前跟踪算法,直接利用传感器的原始数据,通过粒子滤波算法得到目标状态的后验概率分布,以目标出现概率作为检测目标的判断准则,检测出真实目标,并估计出目标在空间平面内的准确位置。并在抽取新生粒子时设定一个阈值,有效提高了抽取粒子的质量。对单个点的目标检测与跟踪系统进行了仿真。仿真结果表明,改进算法跟踪误差小,精度高,具有良好的检测与跟踪性能。     

基于SVD背景抑制和粒子滤波的弱小目标检测*

针对云天背景下红外弱小目标的检测算法中常见的目标漏检和检测错误问题,提出了一种基于奇异值分解背景抑制和粒子滤波联合检测算法。该算法首先采用奇异值分解滤波抑制红外图像背景,获取候选目标位置,然后采用粒子滤波算法估计目标运动状态,获取目标搜索窗口,最后将单帧检测候选目标与预测的搜索窗口相结合实现小目标检测。对真实红外图像序列进行实验表明,该方法有效地解决了SVD滤波单帧漏检和粒子滤波预测错误导致的目标检测错误问题,从而提高了低信噪比下弱小目标的检测能力。     

双目视觉的弱点动目标粒子滤波跟踪定位研究

在研究红外图像序列的弱点动目标粒子滤波跟踪算法和双目立体视觉摄像机标定算法的基础上,基于双目视觉设计了双目图像序列弱点动目标的跟踪、空间定位系统。仿真实验表明：对粒子基于估计参数后的密度函数分配权重的算法,提高了图像跟踪精度,采用线性三角定位方法,有效地实现目标空间定位。     

一种基于多特征聚类的粒子滤波跟踪算法

提出了一种基于多特征聚类的粒子滤波目标跟踪算法.针对目标描述特征的多样性、特征分布描述方法的差异性及特征空间结构的任意性,提出将目标模型多特征表示统一在聚类计算框架下.算法利用基于均值移动的特征空间分析方法来自适应地计算任意结构特征空间中的聚类,在聚类的基础上提出了一种高效准确的目标概率密度估计方法来表示目标模型.利用核密度估计相似度量方法计算参考目标与候选目标的距离,作为粒子滤波系统观测的重要信息.提出了改进的粒子传播模型,有效提高粒子利用率.在大量真实序列图像上,使用LUV颜色特征与LBP纹理特征进行了目标跟踪实验.实验结果表明,提出的算法能获得较高的跟踪精度、鲁棒性强且满足实时性要求,与一些其它典型的算法相比,整体跟踪性能更好.     

基于UPF的小目标检测前跟踪算法

为提高对复杂环境下小目标的联合检测和跟踪性能,提出了一种基于粒子滤波的小目标先跟踪后检测(TBD)算法.通过粒子滤波对小目标的运动状态和出现状态进行联合采样,并采用Unscented粒子滤波(UPF)方法对TBD算法进行了具体实现.新算法真正将跟踪思想引入到目标检测中去,对小目标的联合检测与跟踪具有灵敏度高,捕获概率和跟踪性能高,对采样粒子数要求低等优点,能有效增强红外搜索与跟踪系统的"边检测边跟踪"能力.     

基于联合多目标概率密度模型的多目标检测前跟踪算法

针对多目标环境下的检测前跟踪问题,提出了基于联合多目标概率密度（JMPD）模型的检测前跟踪（TBD）算法。JMPD模型同时模拟目标数目及其联合状态,采用粒子滤波递归估计JMPD实现目标数目及其状态的估计。仿真实验表明,所提算法在较小的延时检测的情况下,能准确估计目标的出生及消亡,并且航迹跟踪精确稳定,实现了对多个微弱目标的检测及跟踪。     

基于高斯粒子CPHD滤波的多目标检测前跟踪算法

针对未知目标数条件下多弱小目标检测前跟踪(TBD)算法鲁棒性较低、运算量较大等问题,提出一种基于高斯粒子势概率假设密度(CPHD)滤波的多目标检测前跟踪算法.运用高斯函数近似目标状态的后验概率密度,采取粒子滤波的方法迭代更新CPHD中各高斯项的均值与协方差,无需重采样,避免了粒子退化和采样枯竭等问题;同时结合检测前跟踪算法的实际情况,得出粒子权值的更新表达式.仿真实验表明,与现有算法相比,所提出算法在降低复杂度的同时,可以更为可靠地传递目标势分布信息,从而提高多弱小目标数目和状态估计的准确性和稳定性.     

基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法

针对低信噪比环境下微弱目标的实时检测与跟踪,提出一种基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法.该算法在粒子滤波的基础上融合不敏卡尔曼滤波(uKF1)算法,融合后的新算法在利用重要性密度函数产生粒子时充分考虑当前时刻的量测,从而引导粒子向高似然区域移动,使得粒子的分布更接近状态的后验概率分布.仿真实验表明,改进算法的检测与跟踪性能优于标准的粒子滤波算法.     

基于改进Kalman滤波的可见光极小目标TBD跟踪方法

针对无人机可见光图像极小目标跟踪问题,本文提出一种基于改进卡尔曼滤波的 (Tracking before detection,TBD)跟踪方法。首先利用检测算法定位目标位置作为卡尔曼滤波的测量值,检测过程中的匹配相似度参数作为卡尔曼滤波测量噪声协方差矩阵的参照依据,其次利用卡尔曼滤波建立跟踪框架预测下一帧的目标位置,最后检测模块以预测位置为 参考位置进行局部搜索,完成整个检测跟踪过程。为了提高跟踪效率,本文根据检测和预测位置积累误差判决检测模式,误差超过门限值则采取全局检测模式消除积累误差,否 则使用局部检测模式,降低TBD跟踪算法的运算复杂度。仿真实验证明,本文方法可以有效检测跟踪极小目标,提高跟踪的实时处理能力。     

A Novel Fuzzy Approach for State Estimation of Nonlinear Hybrid Systems Using Particle Filtering Method

Reliable state estimation is challenging for nonlinear hybrid systems. Particle filtering has emerged as an appealing approach for online hybrid state estimation. Mode detection in nonlinear hybrid systems is, however, a troublesome issue for the conventional particle filter mainly due to sample impoverishment. The problem is also exacerbated when dynamics that govern healthy or faulty modes are close together. False mode detection consequently leads to erroneous continuous state estimation. This paper proposes a novel fuzzy‐based particle filter to reduce continuous state estimation errors due to failures in mode detection. It is fulfilled by considering a fuzzified contribution of each feasible mode in overall estimation. In addition, two new resampling strategies are presented to tackle the degeneracy problem. A set of simulation test studies are conducted to extract the characteristic features and evaluate the performance of the proposed algorithm compared to observation and transition‐based most likely modes tracking particle filter (OTPF) as one of the most meticulous proposed estimation algorithms. The simulation results demonstrate the superior efficiency of the algorithm in dealing with the considered potential estimation problems.     

基于粒子滤波和似然比的联合检测与跟踪

针对低信噪比下幅值波动的弱目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波和Bayes似然比方法的联合检测和跟踪算法.该方法直接利用传感器的原始数据,以Bayes似然比作为目标检测的判决准则,利用粒子滤波器获得状态的后验概率分布,同时实现对目标的检测与跟踪.仿真结果表明了算法的有效性.     

基于边缘化粒子滤波的红外小目标检测跟踪

针对红外探测系统中单帧红外图像中低信噪比小目标检测问题,提出一种基于边缘化粒子滤波算法的检测前跟踪方法.该方法根据混合状态滤波的思想,直接利用原始图像数据,采用粒子数确定的持续概率密度函数和新生概率密度函数,推导出目标存在的概率.对没有出现在量测方程中的线性状态变量边缘化,用卡尔曼滤波器进行时间更新.实验结果证明,该方...