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针对非线性非高斯的目标跟踪,传统的卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等算法将会出现滤波精度下降甚至发散的现象,提出了采用粒子滤波算法来解决非线性滤波问题;粒子滤波方法作为一种基于贝叶斯估计的非线性滤波算法,在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状态滤波问题方面有独到的优势,但是存在运算量大和实时性差的问题,因此提出了基于EKF的扩展粒子滤波;仿真结果表明:在强非线性非高斯环境下,PF算法的跟踪性能优于EKF算法,基于EKF的扩展粒子滤波能够取得较好的跟踪精度,并且能够有效的减少粒子滤波的运算量。 相似文献
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因GPS技术在楼群密集的城市不能单独完成定位,文中采用GPS/DTMB组合导航新方案,又针对传统二维机动模型的不足,研究三维下的平面变速转弯模型,并作为运动目标的机动模型,同时仿真对比分析不同粒子数目下的粒子滤波算法(PF)跟踪效果,结果表明,200个粒子的误差均值为4.590 6 m,400个粒子误差均值为2.377 6 m,滤波后的轨迹与真实轨迹基本重合,定位跟踪效果好,且粒子数目越多,误差均值、标准差、方差越小,即定位跟踪精度越高。证明了GPS/DTMB组合导航新方案的可行性。 相似文献
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针对静电探测的数学模型结构复杂、强非线性以及实验测量数据存在极大不确定性的特点和传统粒子滤波(PF)算法存在的缺陷,提出了一种改进的粒子滤波(UPF)算法。该算法以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法生成替代分布并从中采样,理论分析与仿真结果均表明,UPF算法能够提高静电探测系统目标跟踪的稳定性和精确性,解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。 相似文献
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闪烁噪声环境下目标跟踪的UPF算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一种改进的粒子滤波(PF)算法——无味粒子滤波算法(UPF)。该算法结合UKF(unscented Kalman filter)和PF算法,利用UKF对非线性系统的处理能力,用UKF得到粒子滤波的重要性采样密度函数,从而克服了PF没有考虑最新量测信息和UKF只能应用于噪声为高斯分布的不足。在给出的闪烁噪声统计模型基础上.将UPF、PF算法在雷达目标跟踪中进行了比较,仿真结果表明该方法可以取得比标准的粒子滤波更快的滤波收敛性和更高的滤波精度。 相似文献
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闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种强跟踪粒子滤波(STUPF)算法.该算法将无迹卡尔曼滤波器(UKF)与强跟踪滤波器(STF)相结合作为粒子滤波提议分布,具有在线调节滤波增益阵,提高滤波器跟踪突变状态的能力.在给出闪烁噪声统计模型的基础上,将STUPF应用在几种典型目标运动模型跟踪系统中,并同UKF和... 相似文献
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基于互信息测度红外目标图像相关匹配跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在红外地面目标跟踪过程中,目标在图像系统中呈现多样化,任何一种单一的跟踪方式都无法满足系统的要求。对此本文采用一种多模跟踪方式,针对具体的目标,采用不同模式的跟踪方法。对于小目标,采用互信息测度的相关跟踪方式;对于大目标,采用形心跟踪方式。通过自适应波门来决定跟踪模式,实验证明该算法具有稳定而且精确的跟踪性能,算法执行时间短,完全可以满足实时性要求。 相似文献
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为了准确的追踪运动目标,文中提出了基于SUSAN角点检测和改进的SNAKE模型相结合的目标追踪算法.首先,通过帧间差分法检测是否有目标运动;其次,在目标运动范围内用SUSAN算子检测目标的角点;最后以这些角点为基准点进行目标轮廓的初始化,进而用改进的SNAKE模型进行目标的准确拟和.由于帧间的时间间隔较短、目标运动的距离较小,所以在上一帧检测到的角点周围检测当前帧目标的角点,这样不仅加快了检测的速度,并且增加了追踪的准确性.通过试验验证了本算法的有效性. 相似文献
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针对移动台的单站跟踪问题,以"到达时间和与到达时间差(TSOA/TDOA)"新型混合定位技术作为基础,提出一种基于"到达时间和与到达时间差"混合被动单站定位模型的无迹卡尔曼滤波跟踪算法。该算法以观测到的有噪信息为基础,引入"到达时间和与到达时间差"观测模式,使用受随机加速影响的匀速运动状态作为跟踪算法的状态模型,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用在移动台的定位跟踪上,实现了对移动台的位移和速度的同步跟踪。仿真结果表明:无迹卡尔曼滤波算法应用移动台跟踪系统是有效的;与扩展卡尔曼滤波相比,其跟踪算法的滤波精度、稳定性更优。 相似文献