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1.
基于随机有限集(RFS)的跳变马尔可夫系统(JMS)是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度(λ-GMPHD)滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。 相似文献
2.
针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩展状态和质心状态的混合估计预测;通过引入强跟踪滤波(STF)中的渐消因子修正预测之后GGIW分量中的协方差矩阵,防止发生跟踪模型失配的现象;在PMBM更新阶段扩展目标外形和质心估计完成的基础上,利用似然函数完成模型概率的更新。仿真实验结果表明:MM-GGIW-PMBM算法能够对多机动扩展目标的数量和状态进行有效的估计。 相似文献
3.
针对多示例学习(MIL)跟踪算法在包概率计算过程中对示例样本不加以区分导致分类器性能下降,及采用最大化似然函数选择相应的弱分类构造强分类增加了算法复杂度的问题,提出了一种基于目标性权值学习的多示例目标跟踪算法,该算法利用目标性测量每个示例样本对包概率的重要性,根据其目标性测量结果对每个正示例样本赋予相应的权值,从而判别性地计算包概率,提高跟踪精度。同时在弱分类器选择过程中,采用最大化弱分类器与似然函数概率内积的方法从弱分类器池中选择弱分器构造强分类器,减少算法的计算复杂度。通过对不同复杂场景下视频序列的跟踪,实验结果表明,本文所提出的目标性权值学习的多示例目标跟踪算法优于其对比算法,表现出较好的跟踪精度和鲁棒性能。 相似文献
4.
高空下、视复杂背景下弱小目标的检测一直是红外弱小目标跟踪的难点,提出了一种基于帧间特征点匹配的红外弱小目标检测的方法,将复杂背景下的动态弱小目标检测问题看作是帧间复杂背景的运动估计补偿问题,消除了背景杂波对红外目标的影响,进而达到了抑制背景的目的。做出了该算法与现在常用的频域高通滤波、形态学Top-hat滤波两种小目标检测算法的对比,并将目标局部信杂比和目标检测的虚警率作为算法的有效性评价指标。试验结果表明,通过准确的地补偿复杂背景的帧间位移量,再结合帧间差分的方式,后红外弱小目标检测的信杂比提升了2倍以上,检测得到的虚警率低于20%。 相似文献
5.
针对高杂波密度场景下,传统多传感器多目标多伯努利(MS-MeMBer)滤波器存在的量测划分假设质量下降、势估计结果出现偏差等问题,提出了一种基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器。首先,通过将杂波量测集的影响引入到更新过程中,优化了目标量测集的权重,并给出了杂波场景下的单目标多传感器似然函数。然后,通过两步贪婪划分机制,得到了改进的多传感器量测划分假设。通过仿真将所提方法与传统MS-MeMBer滤波器进行了比较,实验结果表明:在高杂波密度场景下,改进MS-MeMBer滤波器具有更优的多目标跟踪性能。 相似文献
6.
传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权值,导致估计精度低、结果发散.针对上述问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)和统计门限技术的重要性采样函数设计方法.在重要性采样函数估计时,首先利用SCKF对重要性采样函数的均值和协方差阵进行预测,而后利用统计门限技术提取与重要性采样粒子相关联的量测.通过相应的权值对所提取的量测进行合并,更新重要性采样函数的均值和协方差阵.在此基础上将设计的重要性采样函数应用于SMC-PHD的强度预测和更新,最终实现多目标状态和数目的估计.实验表明,本算法在非线性多目标跟踪中具有精度高、估计结果稳定的优点. 相似文献
7.
基于Jerk输入估计的MCS模型及非线性跟踪算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对强机动目标跟踪问题,基于当前统计(CS,Current Statistical)模型、改进输入估计 (MIE,Modified Input Estimation)和无迹强跟踪滤波器,提出了一种新的自适应目标跟踪算法.该算法引入Jerk输入估计改进了当前统计模型的状态方程和机动加速度方差调整方法,利用改进的无迹强跟踪滤波器实现了状态协方差、状态噪声协方差和机动频率的联合自适应.在没有加速度先验知识的情况下,能够实时准确跟踪目标连续强机动、匀加速机动和匀速运动状态.仿真实验表明:相比CS模型无迹滤波算法、CS模型无迹强跟踪算法和交互多模型算法,该算法在对目标强机动的适应性、跟踪精度和对突变状态跟踪的收敛性方面都有更好的性能. 相似文献
针对在未知但有界噪声假设下的双基阵纯方位目标跟踪问题,本文提出了一种基于外定界椭球的集员估计(EOB-SME)跟踪算法。该算法具有类似于Kalman滤波的预测-校正递推更新结构,并且在时间更新和量测更新递推阶段分别有一个加权参数。通过最小化估计误差的Lyapunov函数的上界来求取量测更新递推阶段的加权参数,减少了算法的计算量;同时将非线性系统线性化后所产生的误差用椭球进行外包,与量测噪声椭球组成新的噪声椭球。仿真结果表明:在有界噪声假设下,本文所提出算法对纯方位机动目标的跟踪精度更高。 相似文献
9.
为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波(STF,Strong Tracking Filter)中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差. 相似文献
10.
为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了一种新的多传感器多目标算法.提出的算法首先应用经典分配规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点,最后根据每个等效量测点产生的互联假设计算其互联概率并获得融合中心的状态估计.给出了该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪性能在探测概率降低的跟踪环境下表现得更为优越. 相似文献