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。     

基于裂变繁殖粒子滤波的检测前跟踪算法

针对粒子滤波检测前跟踪(PF TBD)算法存在采样枯竭现象的缺点,提出基于裂变繁殖粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法结合检测前跟踪问题的特点,根据代表目标有无的存在变量将粒子分为死亡、新出生和继续存活三类粒子集,其中对继续存活的粒子集进行裂变繁殖操作。裂变繁殖操作增加了粒子的多样性,有效克服了采样枯竭现象。仿真实验验证了所提算法检测性能稳定可靠,跟踪精度高。     

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.     

关于采用粒子滤波器检测跟踪低小慢目标的研究

对于强杂波背景下的低小慢目标,雷达检测变得异常困难。先跟踪后检测(TBD)算法能够有效解决低信噪比条件下低小慢目标的检测与跟踪问题,文章介绍了经典的检测前跟踪技术,分析了基于粒子滤波器的TBD算法,分析了Salmond提出的PF-TBD算法,针对其不能充分利用量测值且有粒子枯竭与退化的缺点,最后提出了相应的改进算法。     

高斯粒子群优化粒子滤波检测前跟踪算法

针对低信噪比时标准粒子滤波对弱小目标的检测与跟踪时存在的粒子贫乏、跟踪精度对粒子数目要求高等问题,提出一种基于高斯粒子群优化粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法。利用高斯粒子群优化算法优化重采样后的粒子集,使粒子集朝着后验概率密度分布取值较大的区域运动,增加粒子的多样性,克服了粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下降低了跟踪所需要的粒子数目,提高了标准粒子滤波算法的检测和跟踪性能。同时,建立了检测前跟踪系统的观测模型和系统模型,对基于标准粒子滤波检测前跟踪算法和优化算法进行仿真,仿真实验结果表明高斯粒子群优化粒子滤波的检测前跟踪算法相比基于标准粒子滤波的检测前跟踪算法具有更好的检测与跟踪性能。     

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.     

改进粒子滤波算法及其应用仿真

针对目标跟踪中粒子滤波算法的估计精度不高、粒子退化问题,文中提出了一种GH．RPF算法．在粒子滤波的基础上,应用高斯．厄米特滤波来产生重要密度函数,同时对重采样采用正则变换以改善采样粒子的多样’生．将该算法应用于非线性、非高斯的目标跟踪中,仿真结果表明,与标准粒子滤波及EKPF相比,该算法的滤波精度更高,具有更高的跟踪性能．     

模型转移矩阵对MMPF算法的影响分析

多模型粒子滤波(MMPF)是一种低信噪比条件下对机动弱目标进行有效检测的检测前跟踪(TBD)方法,但是其性能受各种参数影响。该文对MMPF算法的模型转移参数进行研究,并通过仿真分析和对比,得出一些有益的结论。     

关于采用粒子滤波器检测跟踪低小慢目标的研究

对于强杂波背景下的低小慢目标,雷达检测变得异常困难。先跟踪后检测（TBD）算法能够有效解决低信噪比条件下低小慢目标的检测与跟踪问题,文章介绍了经典的检测前跟踪技术,分析了基于粒子滤波器的TBD算法,分析了Salmond提出的PF-TBD算法,针对其不能充分利用量测值且有粒子枯竭与退化的缺点,最后提出了相应的改进算法。     

基于传声器阵列网络的改进高斯粒子跟踪算法

针对传声器阵列网络中目标跟踪的特点,建立了基于声阵列网络的目标跟踪模型,在此基础上,提出了一种改进的高斯粒子滤波(GPF)算法。该算法将扩展卡尔曼滤波的状态更新方法引入到GPF算法中,并通过直接更新状态量的高斯分布参数来取代传统GPF中逐个更新粒子的方法。通过蒙特—卡罗仿真结果表明:与扩展卡尔曼粒子滤波(EPF)和传统的GPF算法相比,该算法表现出较高的精度和稳定性。     

基于改进粒子滤波器的WSNs目标跟踪算法

提出了一种适用于无线传感器网络(WSNs)的目标跟踪算法,该算法基于改进型粒子滤波器(PF),根据当前的预测值优化PF的方向值,从而保证精确地预测到目标的移动方向;修改了目标突发变化引起的粒子滤波器预测误差,能够很好地跟踪目标移动过程中的异常、突发的移动变化.仿真结果表明:该目标跟踪算法采用新的粒子滤波器之后,可以获得...     

Intelligent video target tracking using an evolutionary particle filter based upon improved cuckoo search

The aim of this paper is to propose an evolutionary particle filter based upon improved cuckoo search algorithm which will overcome the sample impoverishment problem of generic particle filter. In our proposed method, improved cuckoo search (ICS) algorithm is embedded into particle filter (PF) framework. Improved cuckoo search algorithm uses levy flight for generating new particles in the solution and introduced randomness in samples by abandoning a fraction of these particles. The second important contribution in this article is introduction of new way for tackling scaling and rotational error in object tracking. Performance of proposed improved cuckoo particle filter is investigated and evaluated on synthetic and standard video sequences and compared with the generic particle filter and particle swarm optimization based particle filter. We show that object tracking using improved cuckoo particle filter provides more reliable and efficient tracking results than generic particle filter and PSO-particle filter. The proposed technique works for real time video objects tracking.     

基于自适应时空码书的粒子滤波多目标跟踪

提出一种基于自适应时空码书检测模型的粒子滤波多目标跟踪算法。使用时空码书模型进行前景背景分割,检测出前景目标,在该模型上加入目标自适应过程。将自适应时空码书检测的结果作为粒子滤波跟踪算法的初始目标状态,通过关联算法和粒子滤波实现多目标跟踪。自适应时空码书模型能明显降低对前景目标的误检率,抑制噪声干扰。实验结果表明,该算法能够在有干扰的复杂背景下实现对运动多目标的快速捕获,并有效提高跟踪的可靠性和精度。     

基于改进扩展卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法*

针对扩展卡尔曼粒子滤波算法滤波精度较低和粒子退化的问题,将马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和扩展卡尔曼粒子滤波相结合,应用于目标跟踪。该算法利用扩展卡尔曼滤波来构造粒子滤波的建议分布函数,使建议分布函数能够融入最新的观测信息,以便得到更符合真实状态的后验概率分布,同时引入MCMC方法对所选的建议分布进行优化处理,使抽样粒子更加多样性。仿真结果表明,该算法能有效地解决粒子贫化问题并提高滤波精度。     

基于视频监控的人脸检测跟踪识别系统研究

设计了一种基于视频监控的人脸检测跟踪识别系统,该系统的功能是检测并实时跟踪视频中的人脸图像,同时进行身份识别。针对Gentle AdaBoost算法构造的级联分类器检测效率偏低的问题,提出了一种递进复杂度的级联分类器。针对传统粒子滤波器最高权重粒子不准确的问题,提出了均值权重粒子滤波器。针对传统粒子滤波器样本衰退的问题,提出了一种同时结合人脸检测和人脸跟踪算法的跟踪校正策略。对于检测和跟踪到的人脸,利用基于Gabor变换和HMM的方法进行身份识别。实验结果表明,系统能够准确地检测并实时跟踪视频中的人脸,可以实现人脸的快速识别,是一种能够应用到视频监控系统中的有效方法。     

基于混合粒子滤波的运动火焰跟踪算法

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。     

新型粒子滤波算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

针对基本粒子滤波算法没有融合当前时刻观测值的缺点,提出了一种卡尔曼粒子滤波算法。该算法针对每一个粒子使用卡尔曼滤波器进行更新,在更新过程中融合最新的观测信息,提高粒子滤波器的估计精度。针对纯方位目标跟踪问题进行实验,与基本粒子滤波算法及卡尔曼滤波进行了对比。实验结果表明,卡尔曼粒子滤波算法的跟踪性能明显优于其他两种算法。     

基于Beowulf机群中改进粒子滤波的3D人体运动跟踪

针对标准的粒子滤波算法在视频三维人体运动跟踪中存在的计算量巨大、粒子退化、跟踪失效而无法同时满足跟踪精度和跟踪实时性要求的问题,提出了基于Beowulf机群中改进的粒子滤波新算法。新算法通过三维人体模型参数的自动初始化、粒子数目和模板的调整来实现跟踪失效的自动恢复,基于任务动态分配策略、低开销通信策略设计的Beowulf机群中的迁移式粒子滤波并行算法克服了粒子退化问题和提高了计算速度。实验结果显示：新方法有效地减轻了粒子退化和跟踪失效问题,降低了计算时间,提高了跟踪精度,能够同时满足三维人体运动跟踪精度和实时性的要求。     

基于迭代平方根容积粒子滤波目标跟踪算法

针对粒子滤波目标跟踪算法粒子退化及跟踪精度问题,提出了一种基于马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)的迭代平方根容积粒子滤波(ISRCPF,iterated square root cubature Kalman particle filter)算法(ISRCPF-MCMC).在该滤波算法中,利用容积数值积分原则计算非线性随机函数的均值和方差,通过正交矩阵分解代替矩阵开方,在生成的粒子滤波建议分布中融入当前量测值,提高对系统后验概率的逼近程度.然后在此基础上融合MCMC抽样算法(MH,Metropolis Hasting)对所选建议分布进行优化,增加粒子多样性,以提高跟踪精度.仿真试验结果表明,ISRCPF-MCMC算法的估计误差与其他算法相比降低至0.403％.