抗激光散斑干扰的电视制导跟踪算法研究

随着激光对抗技术的迅速发展,采用低能激光对电视制导实施散斑干扰已成为一种极具威胁的干扰形式,严重影响电视制导的跟踪效果。针对传统的电视制导跟踪算法在激光散斑干扰时跟踪效果不佳的问题,进行了抗激光散斑干扰的电视制导跟踪算法研究。首先设计激光散斑干扰模拟装置,在实验室条件下模拟产生激光散斑干扰,然后对当前主流的电视跟踪算法进行深入研究,重点对比分析其抗激光散斑的干扰能力。实验证明,粒子滤波跟踪算法具有较好的稳定性、鲁棒性和抗激光散斑干扰的能力。     

基于DSP的改进粒子滤波算法硬件实现

粒子滤波算法在处理非线性、非高斯系统方面有明显的优势,但较大的运算量限制了其实时性的应用。针对这一问题,文中研究利用DSP处理器高速运算的特点实现粒子滤波算法。文中针对粒子滤波的粒子退化问题给出重采样方法,详细给出了DSP实现粒子滤波算法的流程,对DSP的存储资源进行了优化设计。利用典型模型进行算法实现验证,结果表明：采用DSP实现的粒子滤波算法可对状态参量进行精确处理,验证了DSP用于非线性、非高斯系统的粒子滤波算法实现的有效性。     

用于纯方位跟踪的简化粒子滤波算法及其硬件实现

针对粒子滤波运算量大,硬件复杂性高的问题,该文提出了一种用于纯方位跟踪的简化粒子滤波算法,该算法引入了一种新的基于阈值的重采样方法,降低了硬件实现的复杂度。在算法研究的基础上,论文研究了基于FGPA的硬件电路实现方法,给出了系统的整体硬件结构及重采样/采样模块的实现方案,讨论了粒子滤波硬件实现的资源优化及时间优化问题。仿真结果表明,对于纯方位跟踪问题,该粒子滤波算法具有优于扩展Kalman滤波器(EKF)的性能;硬件电路实验表明,该滤波器可以实现对被动目标的纯方位跟踪,并具有比通用粒子滤波器较快的处理速度。     

基于DSP利用粒子滤波算法实现目标跟踪

以TMS320DM643数字信号处理器(DSP)为核心,构建了高性能的视频处理平台,并利用该硬件平台实现粒子滤波(PF)算法完成对目标的跟踪。介绍了视频处理平台的基本结构和核心器件,并阐述了DSP实现运动目标跟踪的软件设计。实验表明,该系统能够实时跟踪目标,且相对于传统的图像采集卡与计算机结合的处理系统,具有体积小、低功耗、模块化和移动性好的特点,容易集成到各种移动设备中实现自主导航、安防监控等功能。     

粒子优化组合的粒子滤波跟踪算法研究

为了改善运动目标跟踪问题中粒子滤波算法(PF)的估计精度,针对粒子滤波出现样本退化以及样本贫乏问题,提出了一种基于粒子优化组合的粒子滤波算法(POCPF)。该算法用一能使粒子朝后验概率分布值较大的区域运动的似然函数来改善粒子的位置,然后重估粒子的权值对粒子进行优化组合,满足粒子的多样性要求,从而克服了粒子的贫乏问题,在一定程度上减少系统状态为达到精确度所需的粒子数目,缩短运行时间。通过仿真实验证明了POCPF算法的有效性,当粒子数相同时,POCPF算法性能优于PF算法。     

粒子滤波算法研究

本文介绍了几种粒子滤波算法,然后详细的介绍了各算法存在的主要问题,以及各种改进算法的优势。最后给出了粒子滤波在研究领域中的一些应用。最后通过介绍几种算法对全文做出了总结。     

基于粒子滤波的目标跟踪算法

粒子滤波是一种可在非线性和非高斯情形下进行状态估计的有效方法.文中介绍了一种基于粒子滤波来实现目标跟踪的具体方法,给出了粒子滤波的基本原理以及在该理论框架下进行目标跟踪的具体算法和实现步骤.     

一种导向粒子滤波跟踪算法

粒子滤波算法在运动目标跟踪方面有着广泛的使用,粒子滤波中的重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但是重采样会导致粒子的多样性的丧失。针对这个问题,改进粒子滤波算法,改进过程中结合了导向滤波的基本思想,因此将这种方法称为导向粒子滤波跟踪算法。导向滤波是近几年提出的一种新的滤波方式,与传统滤波相比,它在滤波的时候会引入一幅指导图像,鉴于这个思想,我们在进行粒子滤波的时候,引入一种导向粒子作为一个指导量,来保留一些目标图像上的信息。实验证明了这种算法可以更好地对目标进行定位跟踪。     

基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

基于颜色的粒子滤波算法的改进与全硬件实现

传统基于颜色的粒子滤波算法在硬件实现中存在着跟踪效果不理想、实时性差等问题.该文结合硬件电路需要对基于颜色的粒子滤波算法进行了改进,在传统SR重采样算法的基础上将剩余粒子撒向目标点附近,以提高其在硬件环境下跟踪的准确性与稳定性.文中给出了改进算法的全硬件实现的电路架构,并在FPGA上完成了目标跟踪系统的实现.实验表明提...     

一种基于卡尔曼滤波及粒子滤波的目标跟踪算法

针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若与目标模型匹配度小于一定阈值,则转换跟踪方式利用粒子滤波进行跟踪来修正卡尔曼滤波结果;同时,采用"模板缓冲区法"对目标模型进行更新以保证跟踪的连续性、稳定性及准确性。实验结果表明,这种跟踪算法既发挥了卡尔曼滤波的实时性又保持了粒子滤波的准确性,有较好的跟踪性能。     

干扰条件下基于UPF的组网雷达目标跟踪

为解决压制性干扰对组网雷达跟踪滤波的影响,引入系统量测合成方法来解决测量信息不全的问题,采用UPF算法来解决非线性非高斯背景下的目标跟踪问题。仿真结果表明系统量测合成与UPF结合的方法,可以充分利用组网雷达"残留"信息,能够有效对目标进行跟踪,在跟踪精度和时效性上均优于标准PF算法。     

改进的多特征融合粒子滤波视频跟踪算法

视频运动目标的跟踪是一个典型的非线性、非高斯问题,粒子滤波是一个解决非线性、非高斯问题的主流方法,粒子滤波技术具有非线性等特性,在目标跟踪过程中得到了广泛的应用。传统粒子滤波跟踪算法的退化现象严重,经过几次迭代递推,权重方差随着时间推移而增大,为解决该问题引入均值漂移算法,调整初始粒子分布,使粒子集中于邻近的局部极大值区域内,以减少退化现象的发生。并且将颜色特征和边缘特征融合在粒子滤波跟踪算法中,在传统算法基础上提出改进,加入优化机制,使粒子的权值分布更加接近实际情况。实验结果表明了该算法的有效性。     

UPF算法及其在目标跟踪中的应用

分析了基于贝叶斯理论的粒子滤波算法的优缺点,研究了一种改进的粒子滤波(PF)算法UPF。将两种算法在目标跟踪中的性能进行了比较。仿真结果表明,改进算法UPF定位精度更高,抗噪声能力更强,实时性更好。     

基于粒子滤波跟踪的步态特征提取算法研究

步态识别是一种基于步态特征的生物特征识别技术,包括身高和体形等。步态特征中的傅里叶描述子具有尺度、平移和旋转不变性,可以表示人体的轮廓特征。本文提出了一种识别方法：首先运用粒子滤波算法得到更准确的目标位置信息,在此基础上计算傅里叶描述子,进而实现更优越的步态识别效果。通过对滤波前后的傅里叶特征与真实目标特征的对比,证明此方法提取的特征信息更为准确,从而提高对人体目标的识别效率。     

基于DSP的改进粒子滤波算法研究

介绍了粒子滤波基本原理,针对粒子滤波计算量大和难以用硬件实现等缺点对粒子滤波算法进行了改进,使其平均计算周期缩短为原来的90%,应用DSP实现了粒子滤波算法。改进粒子滤波算法主要优化了原粒子滤波算法中权值计算、重采样和输出步骤,使其计算速度和滤波精度有所提高。这种改进粒子滤波算法在DSP系统中进行仿真,结果证明它具有速度快,精度高的优点。     

基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法

目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。     

基于FPGA实现粒子滤波算法的实时细胞跟踪系统设计

面向背景是静止的运动细胞图像序列,通过简化粒子滤波算法并在FPGA实现其硬件逻辑来设计快速跟踪系统.其是按照目标辨识和跟踪要求,用模块化思想设计采样和存储模块、权值及阀值计算模块、重采样模块和状态估计输出模块后通过硬件描述语言VHDL下载到FPGA.针对单个细胞跟踪,单个细胞分裂跟踪和多细胞跟踪的测试对该系统的快速性和准确性进行验证.实验结果表明该系统满足对移动目标快速识别和跟踪要求.     

基于粒子滤波的TLD目标跟踪算法

在复杂背景下运动目标速度快速变化、目标丢失、或大面积遮挡时,TLD算法跟踪的稳定性明显下降,跟踪效果差。针对这一问题,在TLD算法的跟踪模块中引入粒子滤波,使其在长期稳定跟踪的基础上,更好地完成复杂背景下快速运动目标的跟踪。实验以OpenCV和VS2010为测试环境,结果表明,改进后的TLD算法较原始TLD算法能够更好地跟踪快速运动的目标,增强了跟踪的稳定性和鲁棒性。