基于特征融合的粒子滤波在红外小目标跟踪中的应用

针对红外图像序列中的小目标跟踪问题,在分析红外小目标特点的基础上,提出了一种基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。该方法利用粒子滤波支持目标特征融合的优点,提出将灰度特征和分形特征相融合,并将融合后的信息用于粒子权值的计算,从而大大提高了跟踪算法的稳健性。实验结果表明,和传统的粒子滤波算法相比,该算法能够更加准确、有效地跟踪红外序列中的小目标。     

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。     

基于灰色系统理论和粒子滤波器的目标跟踪算法

提出一种基于灰色系统理论和粒子滤波的目标跟踪算法,自适应调整搜索范围,并采用交叉熵理论来度量目标模型与粒子确定区域特征模型之间的相似度。先用粒子滤波算法对运动目标状态进行估计,确定目标中心位置,利用历史目标位置状态序列,通过灰色系统理论对下一帧目标状态进行预测;然后对重采样后的粒子的位置和粒子的搜索范围进行修正,采用交叉熵理论来衡量目标与粒子确定区域的特征模型之间的相似度。仿真结果表明,相比传统的粒子滤波算法,新算法具有更好的鲁棒性和跟踪精度。     

一种用于目标跟踪的改进粒子滤波算法

为解决目标跟踪中粒子滤波算法的估计精度、粒子退化问题,提出一种改进的粒子滤波算法。在粒子滤波的基础上,利用UKF生成粒子滤波的建议分布,以改善滤波效果,在无味粒子滤波的基础上,融合典型的MCMC抽样算法,减少传统算法未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响,增加采样粒子多样化。将该算法应用于具有非线性、非高斯特点的目标跟踪问题中,仿真结果表明,与普通的粒子滤波算法相比,其跟踪精度和滤波效果有较大提高。     

模糊聚类粒子滤波的点状交叉多目标跟踪算法

提出了一种新的低信噪比红外序列图像多目标检测跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与模糊聚类粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置、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,并在估计位置开一个跟踪窗进行检测、模糊聚类概率融合。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果验证了该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

两级量测更新的粒子滤波检测前跟踪算法

针对低信噪比下弱目标的检测与跟踪问题,提出了一种基于两级量测更新的粒子滤波器检测前跟踪算法。算法在粒子滤波状态更新之后,在其状态估计附近,引入卡尔曼滤波框架,进行第2级的量测更新,提高了粒子携带信息的利用程度。仿真结果表明,新算法获得了更好的检测和跟踪性能。     

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。     

微分进化粒子滤波

针对传统粒子滤波重采样算法带来的样本贫化问题,提出了一种利用微分进化算法进行重采样的粒子滤波改进方法,新方法通过引入交叉变异操作,保持了粒子的多样性并抑制了粒子退化现象,提高了目标状态的估计与跟踪能力。仿真结果表明,相对于普通粒子滤波,新算法的估计精度提高了一倍,使用较少的粒子数即可完成跟踪任务。     

Efficient Particle Swarm Optimized Particle Filter Based Improved Multiple Model Tracking Algorithm

To meet the requirements of modern radar maneuvering target tracking system and remedy the defects of interacting multiple model based on particle filter, noninteracting multiple model (NIMM) and enhanced particle swarm optimized particle filter (EPSO‐PF) are proposed. The improved maneuvering target tracking algorithm (NIMM‐EPSO‐PF) in this article combines the advantages of NIMM with those of EPSO‐PF. NIMM is used to figure out the index of particles to avoid the high computing complexity resulting from particle interaction, and EPSO‐PF can not only improve the equation of particle update through the rules individuals develop an understanding of group but also enhance particle diversity and accuracy of particle filter through the small variation probability of superior velocity. Besides, the random assignment of inferior velocity is capable of upgrading filter efficiency. As shown by the experimental result, the NIMM‐EPSO‐PF not only improves target tracking accuracy but also maintains high real‐time performance. Therefore, the improved algorithm can be applied to modern radar maneuvering target tracking field efficiently.     

基于新型粒子群优化的粒子滤波雷达目标跟踪算法

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波精度不高,容易陷入局部最优,难以满足目标跟踪的问题,提出了一种新的粒子群优化粒子滤波算法,该算法利用社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方法,并且完善了粒子速度的更新策略,使优势速度有较小概率变异,从而提高了寻优能力,同时将劣势速度随机初始化,保证了样本的多样性.实验结果表明,该算法精度高,鲁棒性强,可以有效地应用于雷达机动目标跟踪.     

一种可以用于小卫星跟踪的平滑粒子滤波器

针对小卫星的地面机动目标跟踪环境日趋复杂,跟踪精度要求日益提高的现状,引入平滑粒子滤波器。算法结合粒子滤波器和吉布斯采样器(Gibbs Sampler),通过对系统的机动性和测量与目标关联问题的平滑估计,很好地解决了在杂波环境下具有非高斯非线性特性机动目标的跟踪问题。在对杂波环境下机动目标跟踪问题的仿真研究中,对比了该算法与BMM PDA算法(BMM,靴带多模型算法)的跟踪性能,结果证明了新的平滑粒子滤波器算法以计算量为代价获得了更好的跟踪性能。     

针对机动目标的改进型交互多模型跟踪算法研究

为了提高对机动目标的跟踪精度,更准确地获得目标实时位置与速度信息,提出了一种改进型交互多模型跟踪算法.采用目标特征数据为初始数据提供限定域,然后在滤波器中加入调节参数,从而利用目标状态增益矩阵与协方差矩阵的迭代完成对跟踪精度的优化.实验仿真分析了机动目标的3种常见状态,并与传统交互多模型跟踪算法进行了对比.实验结果显示...     

复杂环境下多无人机协作式地面移动目标跟踪

针对多无人机(UAV)协同地面移动目标跟踪问题展开研究.提出一种基于主动感知的问题求解框架,建立多UAV协同目标跟踪问题模型;在此基础上,采用分布式无色信息滤波实现目标状态融合估计与预测;然后,基于预测目标状态,结合滚动时域控制与遗传算法设计一种多UAV在线协同航迹规划算法.仿真结果表明:结合预测目标状态在线优化UAV...     

基于Tiny-YOLOV3的无人机地面目标跟踪算法设计

为了提高四旋翼无人机对地面目标跟踪的稳定性和跟踪精度,提出了一种结合Tiny-YOLOV3和卡尔曼滤波的跟踪算法;首先分析了Tiny-YOLOV3的原理和网络结构,并基于Tiny-YOLOV3的目标检测结果,结合无人机状态和目标的几何关系建立了目标跟踪系统的数学模型;接着对目标相对运动关系进行分析,建立目标的运动学模型,考虑到目标检测结果受干扰影响较大,应用卡尔曼滤波器实现对目标轨迹的滤波和预测,进而提升目标跟踪的精度;最后根据经过卡尔曼滤波后的目标轨迹信息设计无人机控制律,在轨迹控制的同时引入对无人机偏航角的控制,从而实现无人机对目标的稳定跟踪;仿真结果表明无人机对目标的位置跟踪精度在0.5 m以内,速度跟踪误差在0.2 m/s以内,偏航角跟踪误差在3°以内,跟踪效果良好,从而论证了所提算法的有效性。     

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.     

多目标跟踪中一种改进的高斯混合PHD滤波算法

高斯混合概率假设密度（GM-PHD）滤波是一种杂波环境下多目标跟踪问题算法,针对算法中存在的目标漏检和距离相近时精度下降的问题,提出一种改进的高斯混合PHD滤波算法。该算法在高斯混合框架下通过修正PHD递归方程,有效地解决了漏检引起的有用信息丢失问题;利用权值判断高斯分量是否用于提取目标状态,避免了具有较高权值的高斯分量合并在一起,从而改善目标相互接近时的跟踪性能。仿真实验表明,改进算法在滤波精度和目标数估计方面均优于传统的GM-PHD算法。