粗细尺度耦合粒子滤波在多目标跟踪中的应用研究

文章提出了一种进行多目标跟踪的高效率粒子滤波器算法。它利用粗细2种尺度耦合采样信号,粗尺度采样降低算法计算的复杂度;细尺度采样来保证精度,同时不用重采样来消除粒子滤波的退化现象。对信号经过粗细2种尺度处理以后,再用基于MCMC方法的Metroplis-Hasting采样得到多目标系统的最大似然函数参数后验满条件的分布,并对多目标系统进行实时跟踪。仿真表明该算法在处理多目标跟踪问题时具有高效率和精确性。     

核粒子滤波目标跟踪算法

针对粒子滤波的退化问题以及使用单一特征跟踪鲁棒性不高的缺点,提出了一种基于多特征融合的核粒子滤波目标跟踪方法.首先在核粒子滤波中提出新的权值更新方法,然后将颜色和纹理特征在核粒子滤波方法框架下进行融合实现鲁棒跟踪.对颜色和纹理特征的计算分别采用空间直方图和积分直方图的计算方法,这2种计算方法有效地克服了2种特征自身存在的缺点.该算法提高了采样效率,解决了粒子滤波的计算量大和粒子退化问题.最后应用本文算法在复杂背景和严重遮挡等情况下的目标序列上进行了测试,实验表明该算法不仅能准确地跟踪目标,而且能很好地处理目标遮挡等问题.     

基于确定性重采样的粒子滤波算法

复杂背景下的运动目标跟踪往往要面对非线性非高斯问题,粒子滤波算法在非线性非高斯模型中的良好处理能力,使其得到广泛的应用.引入重采样方法(SIR)解决粒子退化问题的同时导致了样本枯竭.针对上述问题,文中提出了一种融合基本重采样方法和确定性重采样方法的新方法,能有效保持粒子的多样性.通过仿真实验表明,该方法能有效提高粒子滤波算法的准确性.     

基于粒子滤波的跳频信号频率跟踪方法

针对跳频信号的参数估计问题,提出一种基于粒子滤波的跳频信号频率实时跟踪方法.首先建立以跳频瞬时频率为系统状态的状态空间模型,然后通过基本粒子滤波算法序贯重要性重采样（sequential importance resampling,SIR）实现了对跳频信号频率的后验概率密度估计,进而得到频率的实时估计;为进一步提高粒子滤波的跟踪性能,提出一种基于ESPRIT辅助的粒子滤波（auxiliary esprit particle filtering,AESPRIT-PF）算法.仿真实验分析了在不同信噪比和不同粒子数目下算法的跟踪性能,结果表明该算法具有稳健的跳频频率实时跟踪能力,是一种有效的跳频信号参数估计方法.     

BF粒子滤波算法在快速目标跟踪中应用的研究

为了对快速目标进行跟踪,在高斯加性白噪声的条件下(AGWN),文章把BF粒子滤波算法和迭代的Kalman滤波器方法结合起来对快速目标状态进行处理,状态估计用BF粒子滤波算法,能减小方差和运算量,同时用Kalman滤波器能提高跟踪精度和对目标状态的估计。仿真结果表明,文中所设计的快速和精确的BF算法能真正地解决快速目标跟踪问题。     

多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪

神经丝蛋白质是医学中研究肌萎缩侧索硬化症病情进展的标志物.为了能精确捕获某种神经丝蛋白质在神经鞘中的活动特性,引入了一种多方法融合的粒子滤波算法跟踪神经丝蛋白质的运动.该算法汲取颜色直方图法、核函数法及图模法等的优点,融合粒子滤波算法,实现自动跟踪神经丝蛋白质.此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题.但在重采样过程中,容易造成一些粒子丢失各向异性而导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,故结合粒子滤波算法提出了一种改进重采样约束方法.实验结果表明,基于改进重采样法及多方法融合的粒子滤波算法较传统算法能有效地减少样本贫化问题,并且可以高精度地跟踪移动、变形的神经丝蛋白质,为医学中神经丝蛋白质研究提供了新支撑方法.     

一种改进的裂变自举粒子滤波算法

退化现象是粒子滤波应用中存在的主要问题,自举粒子滤波虽然可解决退化问题,但易导致粒子耗尽。裂变自举粒子滤波算法虽能增加粒子的多样性,但其裂变过程对权值信息的利用不充分,且权值计算过于简单,滤波精度改进不大。采用高权值粒子裂变小、低权值粒子裂变大的裂变繁殖方法和权值递推计算方法,对裂变自举粒子滤波算法进行了改进,估计精度有所提高。     

基于改进粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波采用系统转移概率作为建议分布,不能利用当前观测信息.提出了一种结合集合卡尔曼滤波的粒子滤波跟踪方法.对每个粒子产生一个采样子集,使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样.同时在跟踪过程中对于遮挡现象给出了判断和解决方法.实验结果证明该方法提高了粒子滤波估计的准确性,相对于传统粒子滤波和其他粒子滤波方法有更好的稳定性.     

基于粒子滤波的目标主动轮廓跟踪算法

传统的粒子滤波方法采用若干维参数定义的简单几何图形给出跟踪结果,不能精确表示现实中具有复杂形状的目标物体。针对这一问题,该文提出基于粒子滤波的主动轮廓算法,用于计算复杂形状目标的轮廓跟踪任务。在目标状态后验分布的模拟样本基础上引入主动轮廓模型,并使用带权粒子定义其能量函数,使得模型的轮廓线向具有重要权重粒子的所在区域演化,并最终收敛到具有最大目标似然的图像区域,从而实现对目标物体的全局运动及局部形态演化的同时估计。精确的目标区域提高了目标模型的更新精度,避免了跟踪中漂移现象的发生。最后,结合真实机场监控验证了该方法在实际复杂场景下的有效性及鲁棒性。     

一种新的进化裂变粒子滤波算法

针对经典自举粒子滤波中的重要性函数选取和重采样所导致的样本枯竭问题,提出了一种基于进化裂变的改进粒子滤波算法．该算法首先采用无迹卡尔曼滤波算法产生重要性函数,然后对重要性采样粒子进行裂变通过进化策略更新粒子集以增加粒子多样性,从而克服经典自举滤波重采样过程中的粒子退化问题．仿真实验表明,该算法能有效地提高跟踪精度, 跟踪性能优于经典粒子滤波算法．     

基于粒子滤波的相关跟踪算法研究

粒子滤波是一种求解后验概率的实用性算法,它通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法实现递推贝叶斯滤波.在分析了基于最小平均绝对差值函数的相关跟踪算法的基础上研究了一种基于粒子滤波的相关跟踪算法.并将这两种算法应用于运动目标的跟踪,实现了对道路上运动小汽车的跟踪.最后将两种跟踪算法的仿真实验结果进行了比较,实验结果表明,基于粒子滤波的相关跟踪算法受障碍物遮挡的影响较小,提高了跟踪的鲁棒性.     

无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法.在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪.算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计...     

HLBP与颜色特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪改进算法

针对只采用颜色特征的经典粒子滤波目标跟踪算法无法适用相同颜色干扰情况的缺陷,提出一种结合HLBP特征与颜色特征的自适应粒子滤波跟踪算法. 该算法采用Haar型局部二值模式算子(Haar local binary pattern,HLBP)提取的HLBP纹理特征与颜色特征结合,通过自适应权值动态调整颜色特征和纹理特征在追踪过程中的比重,实现颜色纹理特征的自适应融合. 实验表明,该算法改进了相同颜色干扰情况下的追踪效果,并在目标被遮挡的情况下仍能持续稳定地追踪,提高了追踪的准确度和适用性.     

多传感器跟踪型数据滤波融合算法

在实际系统中，常用的数据融合方法是基于扩展的卡尔曼滤波法的融合算法，但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高，通过对滤波跟踪数据融合的研究，提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法，研究表明，在利用激光干涉仪进行目标跟踪时，这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法，但是，从仿真结果可以看出，两种融合算法的差别并不大，结果基本相同，因此，在非线性系统中，基于转换测量值卡尔曼滤波算法的分布融合算法可以重构集中式融合算法。     

WSN中基于FCM算法的多目标跟踪数据融合

基于LEACH（低功耗自适应聚类路由算法）路由协议， 研究了多目标跟踪的数据融合方法. 在基于模糊聚类（FCM）算法进行数据融合设计时，发 现算法存在错误跟踪、丢失新目标和重复跟踪的问题. 针对这些问题产生的原因进行了详细 的分析，并提出了改进，使FCM算法更好地应用于传感器网络.     

机动目标跟踪中一种新的自适应滤波算法

通过分析基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法,指出该算法对目标机动加速度极限值的依赖性,而实际中预先设定加速度的最大值是不可行的。为克服这一缺点,文中给出一种新的自适应滤波算法,该方法无需提前给定加速度最大值,可以直接利用位置估计值和加速度之间的函数关系进行加速度方差自适应调整。仿真结果表明,与标准的自适应滤波相比其跟踪精度有了较大提高。     

一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法

粒子群优化粒子滤波算法能有效改善粒子退化问题,但其适应度函数受量测噪声方差影响较大,限制了滤波精度的提高.为此,提出了一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法.该算法给出一种新的适应度函数,用当前状态估计值与各粒子状态的差值大小作为评价标准,使得最终优化粒子受噪声方差影响减小,在量测模型精度高的场合中提高了滤波精度.理论分析及仿真结果表明,本文所提算法的滤波性能优于标准粒子滤波与粒子群优化粒子滤波算法.     

一种基于无线视觉传感器网络的分布式多目标跟踪滤波算法

本文提出基于积分卡尔曼滤波的无线视觉传感器网络的分布式目标跟踪算法,用于从多个监控数码相机中汇总跟踪结果,然后通过中央处理器处理数据,返回到各个数码相机中,从而优化目标跟踪。无线视觉传感器网络是一个重叠视觉领域里的一个多监控摄相机网络,重叠视觉领域里有同样的目标经过,通过交换它们当地的目标位置和速率的估计值,在估计的过程中,每个加入的摄相机通过一致性算法汇总收到的状态。仿真结果表明,多个数码相机对目标预测的真实状态值要比单个数码相机预测值更精确。