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基于观测相似性粒子滤波的纯角度目标跟踪 被引量：12
1
作者 梁军 彭喜元 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第2期10-14,共5页
单站被动纯角度目标跟踪问题在理论和实际应用中一直都是被广泛研究的一个重要而困难的课题。本文提出一种重采样基于观测路径相似性的粒子滤波算法,该算法利用粒子观测路径和系统状态观测路径的相似性来修正粒子权值并使用修正后的权... 单站被动纯角度目标跟踪问题在理论和实际应用中一直都是被广泛研究的一个重要而困难的课题。本文提出一种重采样基于观测路径相似性的粒子滤波算法,该算法利用粒子观测路径和系统状态观测路径的相似性来修正粒子权值并使用修正后的权值进行重采样。实验结果表明当观测噪声方差小于系统噪声方差时,该算法在单站被动纯角度目标跟踪的误差均方根值和误差方差上均优于SIR粒子滤波、辅助粒子滤波和高斯粒子滤波。 展开更多
关键词 单站被动跟踪 纯角度测量 状态估计 SIR粒子滤波 辅助粒子滤波 高斯粒子滤波
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一种新的改进高斯粒子滤波算法及其在SINS/GPS深组合导航系统中的应用 被引量：13
2
作者 周翟和 刘建业 +1 位作者 赖际舟 熊智 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期85-88,95,共5页
针对组合导航系统中出现的线性非线性混合滤波模型,提出一种新的混合高斯粒子滤波算法(MGPF).该滤波算法在状态更新过程中借鉴线性卡尔曼滤波思想直接更新状态量的高斯分布参数,而非逐个更新每个粒子,因此很大程度上减少了高斯粒子滤波... 针对组合导航系统中出现的线性非线性混合滤波模型,提出一种新的混合高斯粒子滤波算法(MGPF).该滤波算法在状态更新过程中借鉴线性卡尔曼滤波思想直接更新状态量的高斯分布参数,而非逐个更新每个粒子,因此很大程度上减少了高斯粒子滤波算法(GPF)的计算量,同时滤波精度也有一定的提高.建立了捷联惯性导航系统与全球卫星定位系统(SINS/GPS)相结合的深组合滤波模型,并对新算法MGPF进行了仿真验证,所得结果表明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 非线性滤波 组合导航 捷联/卫星
原文传递
混合高斯粒子滤波在组合导航中应用的计算量分析 被引量：12
3
作者 周翟和 刘建业 +1 位作者 赖际舟 熊剑 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期595-599,共5页
针对组合导航中出现的线性非线性混合滤波实现过程中的计算量问题,给出了一种混合高斯粒子滤波改进算法的计算量分析方法。根据该滤波算法特点,分析并总结了一种理论获取粒子滤波计算量的方法,据此定量的分析了该算法的计算量。并以SINS... 针对组合导航中出现的线性非线性混合滤波实现过程中的计算量问题,给出了一种混合高斯粒子滤波改进算法的计算量分析方法。根据该滤波算法特点,分析并总结了一种理论获取粒子滤波计算量的方法,据此定量的分析了该算法的计算量。并以SINS/GPS组合导航系统为例,具体分析了混合高斯粒子滤波算法计算量问题。仿真结果验证了该计算量理论分析方法的有效性。该方法同样可以推广到一般粒子滤波和其它非线性滤波算法中,能在理论上解决组合导航系统中非线性滤波计算量及滤波时间的计算仿真问题。 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 计算量 非线性滤波 组合导航
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高斯粒子滤波器及其在非线性估计中的应用 被引量：8
4
作者 王宁 王从庆 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期132-135,共4页
为了解决非线性、非高斯系统估计问题,讨论了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。在符合高斯假设和一定的粒子数的情况下,谈算法可以获得近似最... 为了解决非线性、非高斯系统估计问题,讨论了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。在符合高斯假设和一定的粒子数的情况下,谈算法可以获得近似最优解。与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。在滤波精度、运算时间等方面与扩展卡尔曼滤波、Unscented滤波、高斯厄米特滤波及一般的粒子滤波进行了比较分析,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。 展开更多
关键词 非线性估计 高斯粒子滤波 Unscented滤波 高斯厄米特滤波 粒子滤波
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GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法 被引量：9
5
作者 熊剑 郭杭 +1 位作者 熊智 周翟和 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期225-229,共5页
采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能。计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素。在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一... 采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能。计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素。在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性。针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20%,滤波时间降低40%。 展开更多
关键词 非线性滤波 粒子滤波 高斯粒子滤波 惯性导航系统 组合导航系统
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基于高斯粒子JPDA滤波的多目标跟踪算法 被引量：10
6
作者 张俊根 姬红兵 蔡绍晓 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2686-2690,共5页
在多目标跟踪中,由于观测的不确定性带来数据关联问题,并且,多目标状态空间尺寸的增长带来了维数增大问题,该文提出了一种新的高斯粒子联合概率数据关联滤波算法(GP-JPDAF),在JPDA框架中引入高斯粒子滤波(GPF)的思想,通过高斯粒子而不... 在多目标跟踪中,由于观测的不确定性带来数据关联问题,并且,多目标状态空间尺寸的增长带来了维数增大问题,该文提出了一种新的高斯粒子联合概率数据关联滤波算法(GP-JPDAF),在JPDA框架中引入高斯粒子滤波(GPF)的思想,通过高斯粒子而不是高斯量,来近似目标与观测的边缘关联概率,利用GPF计算目标状态的预测及更新分布。将其应用于被动多传感器多目标跟踪,仿真结果表明该算法比MC-JPDAF具有更好的跟踪性能。 展开更多
关键词 多目标跟踪 联合概率数据关联 高斯粒子滤波 被动多传感器
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一种快速高斯粒子滤波算法 被引量：9
7
作者 陈鹏 钱徽 朱淼良 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第S1期291-294,共4页
为改善高斯粒子滤波(GPF)算法的实时性,研究了一种快速的GPF算法.在GPF的预测及更新步骤中用初始粒子群的线性变换取代高斯分布采样,以降低生成新粒子群所需时间,提高滤波算法的运行速度.对两种生成粒子群方法的复杂度及粒子群所代表的... 为改善高斯粒子滤波(GPF)算法的实时性,研究了一种快速的GPF算法.在GPF的预测及更新步骤中用初始粒子群的线性变换取代高斯分布采样,以降低生成新粒子群所需时间,提高滤波算法的运行速度.对两种生成粒子群方法的复杂度及粒子群所代表的分布进行了分析,分析结果表明:线性变换法和高斯采样法生成的粒子群所代表的分布相同,且线性变换法的运行效率更高.将粒子滤波算法(PF),GPF算法及改进后的GPF算法分别应用于一维的一种离散时变非线性模型和二维的基于角度目标跟踪(BOT)模型,仿真结果表明:改进后GPF算法预测性能不变,速度得到了提高,生成1 000个粒子平均需时22 ms,比GPF算法减少了6 ms. 展开更多
关键词 非线性系统 高斯粒子滤波 蒙特卡罗方法 算法 线性变换法 高斯采样法
原文传递
高斯粒子PHD滤波的多个弱小目标TBD算法 被引量：8
8
作者 李翠芸 曹潇男 +1 位作者 廖良雄 江舟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期740-745,共6页
针对现有多个弱小目标检测前跟踪(track-before-detect,TBD)算法存在的跟踪精度低,算法复杂度高等问题,提出一种新的基于概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)的TBD算法。所提算法通过高斯粒子滤波对PHD中的各高斯项进行... 针对现有多个弱小目标检测前跟踪(track-before-detect,TBD)算法存在的跟踪精度低,算法复杂度高等问题,提出一种新的基于概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)的TBD算法。所提算法通过高斯粒子滤波对PHD中的各高斯项进行递归运算、进行多帧能量累积,并提取高斯项的均值为目标的状态,达到检测与跟踪多个弱小目标的目的。算法在随机集滤波框架下完成未知数目的多个弱小目标跟踪,不仅充分利用粒子滤波的非线性估计能力,同时避免了传统算法利用模糊聚类进行目标状态提取所带来的跟踪精度低等问题。仿真结果表明,所提算法与传统方法相比,在降低算法复杂度的同时,对多个红外弱小目标具有更加良好的实时检测和跟踪性能。 展开更多
关键词 检测前跟踪 概率假设密度 高斯粒子滤波 红外图像 多目标跟踪
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基于高斯粒子滤波的当前统计模型跟踪算法 被引量：5
9
作者 王宁 王从庆 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期15-19,42,共6页
对于非线性系统估计问题,高斯粒子滤波器可以获得近似最优解,与粒子滤波器相比其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。采用高斯粒子滤波代替当前模型自适应跟踪算法中的卡尔曼滤波,将高斯粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,... 对于非线性系统估计问题,高斯粒子滤波器可以获得近似最优解,与粒子滤波器相比其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。采用高斯粒子滤波代替当前模型自适应跟踪算法中的卡尔曼滤波,将高斯粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出了一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪。MonteCarlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于交互多模型粒子滤波算法。 展开更多
关键词 粒子滤波 高斯粒子滤波 交互多模型 统计模型
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一种基于GHF的高斯粒子滤波算法 被引量：7
10
作者 郑作虎 王首勇 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1698-1702,共5页
高斯粒子滤波算法重要性权值方差不会随迭代次数的增加而增加,能够较好地解决粒子退化问题,但其重要性密度函数没有考虑最新的量测信息,导致有效粒子数减少,算法滤波性能下降.针对该问题,提出一种基于Gaussian-Hermite滤波(GHF)的高斯... 高斯粒子滤波算法重要性权值方差不会随迭代次数的增加而增加,能够较好地解决粒子退化问题,但其重要性密度函数没有考虑最新的量测信息,导致有效粒子数减少,算法滤波性能下降.针对该问题,提出一种基于Gaussian-Hermite滤波(GHF)的高斯粒子滤波算法,采用GHF构造高斯粒子滤波的重要性密度函数,考虑最新的量测信息,增加有效粒子数,提高算法的滤波精度.仿真结果表明,所提出算法的滤波精度明显优于高斯粒子滤波算法. 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 重要性密度函数 Gaussian-Hermite滤波
原文传递
水下机器人执行器的高斯粒子滤波故障诊断方法 被引量：7
11
作者 万磊 杨勇 李岳明 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1072-1076,共5页
针对智能水下机器人的执行器故障,提出了基于高斯粒子滤波的故障诊断方法.引入控制力(矩)损失参数表示故障,根据6自由度空间运动方程建立执行器故障模型;运用改进的高斯粒子滤波器对参数和运动状态进行联合估计;使用修正的贝叶斯算法检... 针对智能水下机器人的执行器故障,提出了基于高斯粒子滤波的故障诊断方法.引入控制力(矩)损失参数表示故障,根据6自由度空间运动方程建立执行器故障模型;运用改进的高斯粒子滤波器对参数和运动状态进行联合估计;使用修正的贝叶斯算法检测故障,采用滑动窗口法估计故障的幅值;进行仿真实验并与真实海洋实验数据测试验证.结果表明,该方法能够快速检测故障,且故障幅值的估计精度较高. 展开更多
关键词 水下机器人 执行器故障诊断 故障模型 高斯粒子滤波
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应用粒子群优化的高斯粒子滤波 被引量：6
12
作者 戴曼娜 林培杰 +2 位作者 程树英 苏诗荐 郑柏春 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第1期54-60,共7页
针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩... 针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩因子的粒子群优化算法能有效平衡粒子的全局探测与局部开采.实验结果表明,新算法的滤波精度比高斯粒子滤波精度平均可提高93.9%,具有更高的稳定性. 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 粒子群优化 压缩因子 高斯分布
原文传递
基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪 被引量：6
13
作者 张铁栋 万磊 +1 位作者 王博 曾文静 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期943-948,共6页
针对复杂水下环境中声探测传感器获得的运动目标信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了基于声探测传感器特点的高斯粒子滤波水下目标跟踪方法.基于粒子滤波理论,采用一阶自回归模型作为运动目标状态转移的依据,设计了由目标区域的面积... 针对复杂水下环境中声探测传感器获得的运动目标信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了基于声探测传感器特点的高斯粒子滤波水下目标跟踪方法.基于粒子滤波理论,采用一阶自回归模型作为运动目标状态转移的依据,设计了由目标区域的面积特征和不变矩特征相融合的观测模型,解决了目标跟踪中的粒子权值的选取问题,克服了传统粒子滤波重采样问题,提高了复杂环境下目标跟踪结果的准确率.展示了应用高斯粒子滤波实现水下目标跟踪的过程.试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和实时性,是复杂水下环境中目标跟踪的一种高效可行的新方法. 展开更多
关键词 高斯粒子滤波 目标跟踪 声探测 不变矩 粒子权值
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基于高斯粒子滤波的陀螺ARIMA模型辨识方法 被引量：5
14
作者 熊剑 刘建业 +1 位作者 赖际舟 郑智明 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期493-497,共5页
ARIMA模型是陀螺信号处理中的一种重要方法,研究ARIMA模型辨识方法对提高陀螺精度有着重要意义。针对常规ARIMA建模滤波方法应用于光纤陀螺时滤波精度较低的问题,在ARMA模型基础上建立了一种适用于中低精度光纤陀螺的非平稳随机过程的AR... ARIMA模型是陀螺信号处理中的一种重要方法,研究ARIMA模型辨识方法对提高陀螺精度有着重要意义。针对常规ARIMA建模滤波方法应用于光纤陀螺时滤波精度较低的问题,在ARMA模型基础上建立了一种适用于中低精度光纤陀螺的非平稳随机过程的ARIMA模型,提出了基于高斯粒子滤波的光纤陀螺ARIMA模型辨识方法。将光纤陀螺的ARIMA模型辨识与状态估计相结合,构建非线性的滤波模型,利用光纤陀螺实测信号进行了实验,结果表明所提出的方法能够有效地抑制光纤陀螺随机噪声,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 非线性滤波 高斯粒子滤波 ARIMA模型 光纤陀螺 惯性导航
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粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用 被引量：5
15
作者 刘涛 解永春 胡海霞 《空间控制技术与应用》 2011年第6期19-27,共9页
在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将... 在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考. 展开更多
关键词 粒子滤波 高斯粒子滤波 确定性采样滤波 交会对接 相对导航
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基于高斯粒子滤波器和TVAR模型的语音增强技术 被引量：2
16
作者 朱志宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1903-1907,共5页
为了提高对时变自回归(TVAR)模型参数的估计精度,改善语音信号增强效果,通过将TVAR模型的参数转换为格型滤波器的反射系数,给出了一种判断模型稳定性的简单方法。将TVAR模型的信号和反射系数矢量增广为状态矢量后,应用高斯粒子滤波器(G... 为了提高对时变自回归(TVAR)模型参数的估计精度,改善语音信号增强效果,通过将TVAR模型的参数转换为格型滤波器的反射系数,给出了一种判断模型稳定性的简单方法。将TVAR模型的信号和反射系数矢量增广为状态矢量后,应用高斯粒子滤波器(GPF)估计TVAR的模型参数,构造了语音增强算法。通过蒙特卡洛仿真实验比较了扩展卡尔曼滤波器(EKF)、标准粒子滤波器(PF)和GPF的语音增强效果,结果表明本文提出的TVAR模型能较好地描述语音信号的变化特性;PF比传统的卡尔曼滤波具有更好的滤波能力,而GPF能够在一定程度上克服粒子的退化现象,具有比标准PF更强的估计TVAR模型参数的能力,从而获得了更好的语音增强和去噪效果。 展开更多
关键词 语音增强 时变自回归(TVAR)模型 粒子滤波器 高斯粒子滤波 扩展卡尔曼滤波器
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基于高斯粒子滤波与消息传递的协同导航方法 被引量：5
17
作者 陈明星 熊智 +3 位作者 王融 刘建业 熊骏 田世伟 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期22-28,36,共8页
针对无人机群协同导航问题,提出了因子图框架下基于高斯粒子滤波和消息传递算法的无人机群协同导航方法。所提方法利用因子图描述无人机群导航状态与自身量测以及相对导航信息之间的关系,并通过高斯粒子滤波实现因子图中节点之间的消息... 针对无人机群协同导航问题,提出了因子图框架下基于高斯粒子滤波和消息传递算法的无人机群协同导航方法。所提方法利用因子图描述无人机群导航状态与自身量测以及相对导航信息之间的关系,并通过高斯粒子滤波实现因子图中节点之间的消息传递,完成无人机群导航状态的最大后验概率估计。仿真结果表明所提出的方法实现了机载多源传感信息与相对导航信息的有效融合,定位精度相比于基于因子图和粒子化消息传递的混合和积算法(H-SPAWN)提高50%以上。 展开更多
关键词 协同导航 因子图 高斯粒子滤波 消息传递 无人机群
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并行高斯粒子滤波被动多目标跟踪新算法 被引量：6
18
作者 张俊根 姬红兵 蔡绍晓 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期117-122,共6页
针对多目标跟踪的数据关联及多目标状态空间尺寸随目标数增多而增长的问题,提出了一种跟踪新算法,假定各目标的状态与过去的观测相互独立,可以多路并行处理,采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法计算目标与观测的关联概率,利用高斯粒子滤波... 针对多目标跟踪的数据关联及多目标状态空间尺寸随目标数增多而增长的问题,提出了一种跟踪新算法,假定各目标的状态与过去的观测相互独立,可以多路并行处理,采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法计算目标与观测的关联概率,利用高斯粒子滤波(GPF)独立估计单个目标的状态,采用拟蒙特卡罗(QMC)方法近似各目标的预测及更新分布.将该算法应用于被动多传感器多目标跟踪,仿真结果表明,所提算法比联合概率数据关联滤波器(JPDAF)、马尔可夫链蒙特卡罗数据关联滤波(MCMCDAF)及蒙特卡罗联合概率数据关联滤波(MC-JPDAF)具有更好的跟踪性能. 展开更多
关键词 多目标跟踪 数据关联 高斯粒子滤波 马尔可夫链蒙特卡罗
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一种新的红外弱小目标检测前跟踪算法 被引量：6
19
作者 武斌 李鹏 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期107-113,共7页
针对低信噪比复杂环境下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗抽样的检测前跟踪算法.采用新的基于拟蒙特卡罗抽样的高斯粒子滤波算法(QMC-GPF)估计目标运动状态和红外小目标幅度状态,同时利用该滤波算法中迭代更新的协方差矩... 针对低信噪比复杂环境下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗抽样的检测前跟踪算法.采用新的基于拟蒙特卡罗抽样的高斯粒子滤波算法(QMC-GPF)估计目标运动状态和红外小目标幅度状态,同时利用该滤波算法中迭代更新的协方差矩阵的收敛特性构建判断逻辑,实现目标"软判决"检测.对仿真红外图像序列的实验表明,该算法可快速有效地跟踪和检测信噪比不小于1dB的弱小目标. 展开更多
关键词 检测前跟踪 拟蒙特卡罗 高斯粒子滤波 红外图像序列
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基于改进高斯粒子滤波器的目标跟踪算法 被引量：5
20
作者 韩松 张晓林 +1 位作者 陈雷 徐文进 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1191-1194,共4页
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,... 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。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 粒子滤波 高斯粒子滤波
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