用于目标跟踪的自适应粒子滤波算法

结合粒子滤波算法,提出了一种能够根据目标运动特征自动确定粒子数的自适应目标跟踪算法。为了准确表示后验概率密度,粒子滤波通常使用大量的粒子。当运动预测准确时,用少量的粒子就可以准确估计概率密度函数。提出的算法利用描述概率密度所需的粒子数和运动估计准确程度之间的关系,自动确定粒子滤波所需的粒子数及其提议分布,提高了粒子的使用效率,避免了由于使用过多粒子而增加跟踪器计算量的问题。实验结果表明该算法可以有效地估计出进行目标跟踪所需的粒子数目。     

实时粒子滤波跟踪算法及其实现

针对粒子滤波跟踪算法在视频跟踪中存在的计算复杂、计算量庞大,无法满足实时系统的应用需求,提出了实时粒子滤波跟踪算法.利用粒子滤波器潜在的数据并发特征,在集群环境下,设计并实现了分布式并行粒子滤波跟踪算法,给出了主从模式下的算法设计、数据划分、负载平衡及通信策略.实验结果表明,随着粒子数增加,计算量以幂指数增大,并行跟踪算法的执行时间明显减少,有效地提高了跟踪精度、降低计算时间,能够满足硬实时系统的时间约束.     

基于改进高斯粒子滤波器的目标跟踪算法

针对现有机动目标跟踪中粒子滤波算法的不足,提出了一种改进的粒子滤波方法。该方法在高斯粒子滤波的基础上通过利用当前时刻量测值对量测误差的分布参数进行实时的统计和更新,并以此得到粒子的权值,从而考虑到了量测值对估计值的影响,该方法适合于量测误差分布为高斯白噪声且状态量与量测误差相关条件下的非线性估计。仿真结果表明,与传统的自举粒子滤波(boot trap particle filter, BPF)、高斯粒子滤波（Gaussian particle filter, GPF)以及无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF)相比,该方法具有较高的精度和较少的计算量。     

基于粒子滤波的机动目标跟踪改进算法

粒子滤波是指利用Monte Carlo仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。仿真结果表明,该算法对机动目标有更好的跟踪效果。     

基于改进粒子滤波的光电目标跟踪算法研究

在光电目标跟踪与定位中,结合扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的优点和目标跟踪的非线性特征,提出了一种非线性系统的基于当前统计模型的自适应扩展卡尔曼粒子滤波算法,根据光电目标的测量信息修正加速度方差,消除随机误差和噪声的干扰,提高预测的精度。通过MonteCarlo对比仿真实验表明该算法正确有效,定位精度较高,滤波效果得到改善,同时增强了稳定性,优于一般的EKF、PF和EPF算法,为光电目标的精确跟踪与定位的实现提供一种新的方法。     

一种基于分片模板的自适应运动目标跟踪算法

分块跟踪算法是一种非常鲁棒的模板匹配算法,特别适合解决部分遮挡问题,但是该算法框架下的模板更新策略无法解决场景中的目标外观变化和遮挡问题,为此,提出一种分块跟踪框架下的带有遮挡检测的模板更新算法。算法将目标分为多个小片,根据各小片匹配的情况检测目标是否被部分遮挡。如果目标被遮挡,使用能精确反映目标信息的参考模板进行匹配;否则使用能反映目标变化的临时模板,并提出了相应的模板更新算法。大量的实验证明了本算法的有效性。     

一种改进的不敏粒子滤波算法

提出了一种改进的不敏粒子滤波（UPF,Unscented Particle Filter）算法。和传统的UPF相比,该算法有两点改进,首先,在形成＂粒子云＂时,直接采用当前时刻各粒子的UKF（Unscented Kalman Filter）估计作为粒子,在保证粒子有效性的同时,减少了UKF之后的重采样过程;然后,结合新的粒子产生办法,重新定义了权值计算方法,避免了对各粒子重要概率的复杂计算。仿真表明,改进算法在减少计算量的同时,有效地提高了跟踪稳定性和跟踪精度。

Abstract：

An improved Unscented Particle Filter （UPF） algorithm was proposed.Compared with traditional UPF,it has been improved at two points.First,when producing particle cloudy,it directly uses the current particle estimation of Unscented Kalman Filter （UKF） as new particle,which guarantees the validity of particles and eliminates the re-sampling process after UKF as well;then,according to the new particle-producing method,a weight-calculating formula is re-defined,so as to avoid the complicated computation of proposal probability of every particle.A simulation shows that the Improved UPF （I-UPF） can effectively enhance the tracking stability and tracking precision and reduce computational cost at the same time.     

改进的辅助粒子滤波当前统计模型跟踪算法

提出了一种改进的辅助粒子滤波算法,采用基本的常规波束形成法对声信号函数进行处理,得到目标的方位谱估计,推导了以目标方位谱函数作为重要采样密度函数的辅助粒子滤波算法。并将此改进的辅助粒子滤波算法同当前统计模型相结合,提出一种基于目标方位谱的辅助粒子滤波当前统计模型自适应跟踪滤波(current statistical model improved auxiliary particle filter, CSM-IAPF)算法。最后通过仿真验证此方法能够减少跟踪误差,具有较好的实时性和稳定性。     

基于MCMC无味粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔可夫链-蒙特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)无味粒子滤波的目标跟踪算法.该算法采用无味卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)生成粒子滤波的提议分布,来代替传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果,然后在无味粒子滤波的基础上融合了典型的MCMC抽样算法(Metropolis Hastings,MH),从而可以减少传统粒子滤波未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响.融合后的算法将当前量测信息融入到滤波过程中,并使采样粒子更加多样化.实验结果表明,该算法较传统方法在跟踪精度方面有显著的提高.     

基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法

提出一种基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法.该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性.色彩相关直方图将色彩的空间相关性信息引入到目标的特征表达当中,弥补了一般色彩直方图的不足.试验表明,该算法不仅能在目标与背景颜色相近的情况下准确的跟踪到目标,而且能在目标发生旋转和部分遮挡的情况下也能保证不丢失目标.     

基于相关滤波的视觉目标跟踪算法新进展

相关滤波跟踪算法凭借其优良的综合性能,已成为视觉目标跟踪领域中理论研究和实践应用的热点.尽管目前已有大量研究,但仍缺乏从跟踪框架层面对现有相关滤波跟踪算法的系统分析.因此,文中从视频目标跟踪算法基本框架出发,深入剖析了相关滤波跟踪算法的特性以及各工作阶段存在的基本问题.以此为依据,归纳总结了近十年来其主要技术新进展及相...     

基于自适应量子粒子群算法的FIR滤波器设计

针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法的参数控制方式,提出了一种自适应调节方法,该方法根据粒子之间的位置关系来设定参数值,给出了具体的设计思想与实现步骤。然后针对有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器的优化设计实质,即多参数优化问题,通过适当的编码方式将改进的QPSO算法(adaptive QPSO,AQPSO)应用在其优化设计中,设计了低通和带通FIR数字滤波器。实验结果表明,AQPSO在收敛速度、鲁棒性及优化效果等方面都优于遗传算法(genetic algorithm,GA)、PSO算法及QPSO算法,说明了AQPSO算法的有效性和可行性。     

Bayesian target tracking based on particle filter

1 .INTRODUCTIONIn many fields including target tracking, robotics ,signal processing, ti me-series analysis , etc , theKal manfilter is one of the most widely used methodsfor esti mationinlinear Gaussiansystemand measure-ment models . However , the application of theKal man filter to nonlinear systems can be difficult .Most common approach is to use the extendedKal manfilter (EKF) .EKFsi mplylinearizes all non-linear models by using Taylor series expansions andcan, however , lead to p…     

基于模糊逻辑的自适应α-β滤波新算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,基于模糊逻辑推理,提出了一种新的自适应α-β滤波算法。详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,将标准化新息和新息的一阶微分作为模糊推理的两个输入变量,并同时引入时间间隔、目标速度等因素,设计输入变量的调整因子,自适应获取滤波器参数。实验结果表明,提出的算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能优良,且易于工程实现。     

基于强跟踪滤波器的改进非线性自适应观测器

对基于强跟踪滤波器的非线性自适应观测器(nonlinearadaptiveobserver,NAO)的收敛性进行了分析,给出了NAO局部渐近收敛的充分条件。提出了一种改进非线性自适应观测器(modifiednonlinearadaptiveobserver,MNAO)算法。MNAO在具有强跟踪特性的同时对输出测量中的坏数据有较强的鲁棒性。为了降低对初始误差的敏感性,采用一种强跟踪扩展卡尔曼观测器算法启动MNAO。数值仿真示例显示了本方法的有效性。     

基于孪生神经网络的目标跟踪算法进展研究

目标跟踪作为计算机视觉领域的关键课题, 广泛应用在智能视频监控等领域。随着深度学习的迅速发展, 基于孪生神经网络的跟踪算法(简称为孪生跟踪算法)因其速度和精度的平衡优势成为了主流算法。尽管已有大量研究, 但仍缺乏从跟踪框架层面对孪生跟踪算法进行系统分析。为了梳理目前孪生跟踪算法的研究进展, 首先介绍了孪生跟踪算法的常见挑战、主要组成、跟踪流程、常用数据集和评价指标; 其次按照对跟踪框架的改进方向分为改进特征提取的算法、优化相似度计算的算法和优化跟踪结果的算法, 并分别详细介绍; 然后对20个主流跟踪算法进行测试与分析; 最后总结目前孪生跟踪算法存在的问题以及对未来的研究方向。