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为提高分布式雷达系统的目标检测与跟踪能力,研究了基于粒子滤波的检测前跟踪算法。针对传统粒子滤波中粗化方法盲目性的问题,提出了一种适用于分布式雷达目标检测与跟踪的多簇聚类粒子滤波算法。该算法在粗化的基础上,首先采用改进的K Means方法对粒子聚类以形成多个粒子簇,引导各簇内粒子沿着该簇中心向该簇最大联合似然粒子方向偏移,使粒子向高联合似然区域集中。该算法能够在缓解粒子滤波样本贫化问题的同时减少传统粗化的盲目性,提高了系统从接收数据中提取目标信息的能力。对分布式雷达目标检测与跟踪的仿真结果表明,多簇聚类粒子滤波算法比传统的粗化策略粒子滤波算法具有更好的检测能力和更高的跟踪精度。 相似文献
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研究了蒙特卡罗粒子滤波技术,讨论了高维状态空间中的目标状态估计问题。针对粒子滤波算法的计算复杂度问题,提出了一种基于改进型快速高斯变换(IFGT)的Marginalized粒子滤波算法。仿真实验结果表明,该算法可以有效降低计算复杂度,并能保证粒子滤波的其它性能。 相似文献
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宋欣燃 《信息技术与信息化》2021,(1):25-27
本文首先对几种经典的航迹滤波算法进行说明,包括扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法,并针对无迹卡尔曼滤波算法以及卡尔曼滤波算法要求系统是近似高斯后验分布模型,对系统要求较高,以及粒子滤波算法实验过程中出现的粒子退化的问题提出一种改进的粒子滤波算法,并设置仿真实验,通过对比实验验证改进的算法的可行性. 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高视频运动目标跟踪的准确性和实时性,提出一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法.针对传统粒子滤波跟踪算法中颜色直方图观测模型存在的局限性,提出了一种基于分块颜色直方图的观测模型描述方法,并根据该分块直方图的特点,重新设计了粒子权值的更新策略;针对粒子滤波算法实时性差的问题,提出了一种基于积分直方图的颜色特征快速计算方法,极大地降低了算法的运算量;为了降低相似背景干扰对跟踪效果的影响,提出了一种基于Gabor幅度谱的Mean Shift跟踪算法,并利用改进的Mean Shift算法对粒子滤波跟踪结果进行优化,提高了跟踪算法在复杂背景下的搜索能力.实验结果表明了算法的有效性. 相似文献
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针对被动传感器跟踪系统非线性较强问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的被动传感器目标跟踪算法。该算法基于Sigma点卡曼滤波和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。然后结合遗传算法和EM算法来实现模型的降阶,克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点或可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在被动传感器跟踪领域,与传统粒子滤波、基于EM的高斯混合粒子滤波和基于贪心EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。 相似文献
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在杂波背景条件下,现有的基于概率假设密度(PHD)滤波的粒子滤波检测前跟踪(TBD)算法,存在对密集多目标数目估计不准,使用粒子数目较多会造成维数灾难的问题。因此,该文引入两层粒子的概念,将基于平行分割(PP)理论的辅助粒子滤波(APF)应用于基于概率假设密度的检测前跟踪 (PHD-TBD)算法中,提出基于概率假设密度滤波的平行分割辅助粒子滤波检测前跟踪(APP-PF-PHD-TBD)算法以提高目标数目及状态估计精度。仿真实验证明,相对于现有基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法,该算法在目标数目和状态估计精度上具有显著的性能优势,在密集目标场景下,优势尤为突出。最后,利用导航雷达实测所得海杂波背景数据证明,该算法在应用中性能更加优异。 相似文献
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基于改进的PHD粒子滤波的多目标跟踪技术 总被引:1,自引:0,他引:1
有限集统计学(FISST)理论将任意时刻目标状态的集合视为多目标集值状态,而相应的传感器观测值集合被视为多目标集值观测。通过随机有限集建模并利用集合的微积分运算可推导出最优多目标贝叶斯滤波器。然而由于涉及集合微积分运算,最优多目标贝叶斯滤波器的运算量极大。概率假设密度(PHD)滤波器是最优多目标贝叶斯滤波器的一阶矩近似,可以实现在关联不确定、目标数目未知或变化情况下的多目标状态估计。相比于最优多目标跟踪技术,基于PHD滤波器的多目标跟踪技术的运算复杂度得到了有效的降低,更易于工程应用。但在密集杂波背景下PHD滤波器的粒子实现方法仍然存在运算复杂度过高的问题。本文针对密集杂波的情形,提出一种有效的杂波滤除方法,在不影响滤波性能的情况下,降低了运算复杂度,提高了滤波效率。 相似文献