高斯过程认知学习的多机动目标泊松多伯努利混合滤波器

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作者 赵子文 陈辉 +2 位作者 连峰 张光华 张文旭 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2724-2735,共12页

针对复杂不确定环境下的多机动目标跟踪(MMTT)问题,该文提出一种基于高斯过程(GP)数据驱动的多目标跟踪方法。GP作为一种非参数贝叶斯方法,可通过有限样本灵活推断无限维函数,更能够灵活地自适应复杂多变的目标机动模式。通过GP算法学... 针对复杂不确定环境下的多机动目标跟踪(MMTT)问题,该文提出一种基于高斯过程(GP)数据驱动的多目标跟踪方法。GP作为一种非参数贝叶斯方法,可通过有限样本灵活推断无限维函数,更能够灵活地自适应复杂多变的目标机动模式。通过GP算法学习多机动目标不确定的运动与观测模型,能有效克服传统多模型(MM)方法中因预设模型过多或模型失配所导致的性能退化问题。然后,利用泊松多伯努利混合(PMBM)建立多目标跟踪滤波的共轭先验递推结构,并使用GP学习未知的多目标动力学和观测模型,从而最终提出高斯过程多机动目标PMBM滤波器。仿真结果表明,该方法在复杂多变的MMTT任务中展现出较高的跟踪精度,验证了其在处理MMTT问题上的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 数据驱动 高斯过程 泊松多伯努利混合

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高斯过程泊松多伯努利混合滤波算法及其变分优化

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作者 李翠芸 许琦 +1 位作者 姬红兵 谢金池 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2325-2334,共10页

针对现有算法对多扩展目标跟踪精度低的问题,本文提出了一种高斯过程泊松多伯努利混合(GP-PMBM)滤波算法及其变分优化.首先,基于高斯过程原理建立了增广状态空间模型,接着,将其与泊松多伯努利混合滤波器相结合,提出GP-PMBM算法.然后,针... 针对现有算法对多扩展目标跟踪精度低的问题,本文提出了一种高斯过程泊松多伯努利混合(GP-PMBM)滤波算法及其变分优化.首先,基于高斯过程原理建立了增广状态空间模型,接着,将其与泊松多伯努利混合滤波器相结合,提出GP-PMBM算法.然后,针对因使用非线性滤波技术而导致GP-PMBM滤波精度下降的问题,使用变分贝叶斯优化更新结果,实现了对目标状态的优化更新,提升了滤波器的估计精度.仿真结果表明,与已有的滤波算法相比,所提算法具有更高的跟踪精度,并且,在只有部分量测的场景中跟踪性能更稳定. 展开更多

关键词 目标跟踪 泊松多伯努利混合滤波 高斯过程 变分贝叶斯优化

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机动目标跟踪的交互多模型泊松多伯努利混合滤波 被引量：2

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作者 陈壮壮 宋骊平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期786-794,共9页

满足共轭先验性质的泊松多伯努利混合(Poisson multi-Bernoulli mixture,PMBM)滤波器将目标状态分为泊松和多伯努利混合两部分,分别对这两部分进行预测和更新,具有较高的跟踪精度和较快的运行速度。在多目标机动场景下,使用单一模型不... 满足共轭先验性质的泊松多伯努利混合(Poisson multi-Bernoulli mixture,PMBM)滤波器将目标状态分为泊松和多伯努利混合两部分,分别对这两部分进行预测和更新,具有较高的跟踪精度和较快的运行速度。在多目标机动场景下,使用单一模型不足以描述目标的运动,将导致跟踪性能的下降。针对这一问题,提出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)PMBM滤波器,充分利用模型之间的交互信息,可以有效实现多机动目标的跟踪。同时,该算法采用序贯蒙特卡罗(sequential Monte Carlo,SMC)方法实现PMBM滤波,可应用于非线性场景。仿真结果表明,所提的IMM-SMC-PMBM算法可以有效地在非线性环境下跟踪数目变化的多机动目标,与IMM-SMC概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波器相比具有更好的跟踪精度和稳定性。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 交互多模型 序贯蒙特卡罗 泊松多伯努利混合

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厚尾噪声条件下的学生t泊松多伯努利混合滤波器

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作者 赵子文 陈辉 +1 位作者 连峰 张光华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1598-1609,共12页

针对运动过程和观测过程均受到异常噪声干扰的复杂不确定性多目标跟踪问题,本文创新性地提出了学生t混合泊松多伯努利混合滤波器.首先,直接将广域分布的异常噪声特性建模为学生t分布.随后,将泊松多伯努利混合滤波器的泊松点过程(PPP)和... 针对运动过程和观测过程均受到异常噪声干扰的复杂不确定性多目标跟踪问题,本文创新性地提出了学生t混合泊松多伯努利混合滤波器.首先,直接将广域分布的异常噪声特性建模为学生t分布.随后,将泊松多伯努利混合滤波器的泊松点过程(PPP)和多伯努利混合(MBM)的概率密度参数合理的近似为学生t混合形式.其次,基于多目标概率密度的学生t混合模型,详细推导了泊松多伯努利混合滤波器学生t混合共轭先验形式,建立了学生t混合泊松多伯努利混合的闭式递推框架.最后,通过带显著拖尾分布特性的过程噪声和量测噪声共同干扰的复杂多目标跟踪仿真实验,验证了所提滤波算法的有效性. 展开更多

关键词 随机有限集 多目标跟踪 学生t混合 厚尾噪声 泊松多伯努利混合

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基于泊松多伯努利混合滤波器的新生目标跟踪

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作者 鑑美玉 柳晓鸣 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第12期292-297,共6页

针对概率假设密度滤波器对新生目标的跟踪需要假设新生目标先验已知,其先验假设不合理,提出一种基于泊松多伯努利混合滤波器的新生目标跟踪方法。该方法根据泊松多伯努利混合滤波器共轭先验性质,获得当前量测为泊松过程和多伯努利混合... 针对概率假设密度滤波器对新生目标的跟踪需要假设新生目标先验已知,其先验假设不合理,提出一种基于泊松多伯努利混合滤波器的新生目标跟踪方法。该方法根据泊松多伯努利混合滤波器共轭先验性质,获得当前量测为泊松过程和多伯努利混合过程的线性组成,并且将量测分别建立成新生目标量测和存活目标量测。以广义最优模式分配函数作为算法检测标准,实验结果表明,该方法对新生目标数目和目标位置的估计准确性均有较大提高。 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机有限集 泊松多伯努利混合 新生目标

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基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法 被引量：6

6

作者 吴孙勇 周于松 +2 位作者 谢芸 蔡如华 樊向婷 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2356-2364,共9页

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... 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。 展开更多

关键词 泊松多伯努利混合滤波 伽马高斯逆威夏特 扩展目标跟踪 强跟踪滤波 交互式多模型

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基于粒子群算法的多目标跟踪优化传感器控制策略

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作者 陈辉 魏凤旗 +1 位作者 赵永红 彭天曙 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期88-93,共6页

针对多目标跟踪优化问题,提出一种基于粒子群算法的传感器控制策略.首先由泊松多伯努利混合(PMBM)滤波器的预测过程得到多目标预测状态,然后以此为先验信息通过粒子群算法以最大限度地接近各目标为准则求解传感器最优观测位置,并由传感... 针对多目标跟踪优化问题,提出一种基于粒子群算法的传感器控制策略.首先由泊松多伯努利混合(PMBM)滤波器的预测过程得到多目标预测状态,然后以此为先验信息通过粒子群算法以最大限度地接近各目标为准则求解传感器最优观测位置,并由传感器捕捉优质量测信息,最后由PMBM滤波器的更新过程得到优化多目标后验状态.仿真实验对比了多目标跟踪优化的效果,结果表明该传感器控制策略有更好的多目标跟踪精度. 展开更多

关键词 传感器控制 粒子群算法 多目标跟踪 泊松多伯努利混合 最优观测

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基于PMBM滤波的机动非椭圆扩展目标跟踪算法 被引量：5

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作者 李佳彤 杨金龙 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1108-1119,共12页

扩展目标的形状大多是不规则的,且观测角度不同会发生变化,此外,在复杂场景下,还会存在扩展目标和点目标同时存在,且存在机动的问题,针对该问题,本文提出一种混合形状多模型泊松多伯努利混合滤波算法(IMM-VNNET-PMBM)。首先,通过子随机... 扩展目标的形状大多是不规则的,且观测角度不同会发生变化,此外,在复杂场景下,还会存在扩展目标和点目标同时存在,且存在机动的问题,针对该问题,本文提出一种混合形状多模型泊松多伯努利混合滤波算法(IMM-VNNET-PMBM)。首先,通过子随机矩阵表示的形状多子目标非椭圆伽马高斯逆威沙特(GGIW),代替泊松多伯努利混合滤波框架下表示扩展目标的单GGIW密度,以提升形状估计精度;其次,目标运动状态发生变化时,扩展目标的形状信息通常也会发生变化,采用固定的形状子目标估计扩展目标形状将不准确,算法中通过基于密度的DBSCAN算法进行量测聚类,以多假设数据关联计算形状子目标分量的存在概率,自适应调整子目标数量,实现对扩展目标的时变形状估计;最后,算法通过融入交互多模型,实现了对复杂环境下的点目标和多机动扩展目标同时跟踪;实验结果表明,提出算法能够有效对机动且形状变化的多扩展目标跟踪,具有较好的跟踪性能。 展开更多

关键词 泊松多伯努利混合滤波 伽马高斯逆威沙特分布 非椭圆扩展目标跟踪 交互式多模型

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适用于点群共存场景的TPMBM跟踪算法

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作者 张双武 李翠芸 +1 位作者 赵竞哲 衡博文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2201-2210,共10页

针对传统群目标跟踪算法在点群共存场景下跟踪精度低的问题,提出了可以同时对点目标和群目标进行跟踪的轨迹泊松多伯努利混合(trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture,TPMBM)滤波算法。该算法对目标的状态空间进行扩展,在标准点目... 针对传统群目标跟踪算法在点群共存场景下跟踪精度低的问题,提出了可以同时对点目标和群目标进行跟踪的轨迹泊松多伯努利混合(trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture,TPMBM)滤波算法。该算法对目标的状态空间进行扩展,在标准点目标和群目标模型的基础上引入关于目标类别的概率信息,通过TPMBM滤波器的预测和更新过程实现对目标类别的判断和对目标运动状态的估计。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法在点目标和群目标共存时漏检误差明显降低,具有更优的跟踪性能。 展开更多

关键词 目标跟踪 点群共存 轨迹泊松多伯努利混合滤波

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模糊推理优化的抗遮挡PMBM跟踪算法 被引量：1

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作者 李翠芸 衡博文 谢金池 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期54-64,共11页

目标遮挡是多扩展目标跟踪中的常见问题,当目标之间的距离较近或传感器的扫描范围内存在未知障碍物时,就会出现目标被部分或全部遮挡的现象,从而导致对目标的漏估。针对现有的泊松多伯努利混合滤波算法在遮挡场景下不能稳定跟踪的问题,... 目标遮挡是多扩展目标跟踪中的常见问题,当目标之间的距离较近或传感器的扫描范围内存在未知障碍物时,就会出现目标被部分或全部遮挡的现象,从而导致对目标的漏估。针对现有的泊松多伯努利混合滤波算法在遮挡场景下不能稳定跟踪的问题,提出了融入模糊推理的高斯过程-泊松多伯努利混合滤波算法。首先,在随机集目标跟踪框架下根据不同的遮挡场景给出了对应的扩展目标遮挡模型;在此基础上对高斯过程-泊松多伯努利混合滤波器的状态空间进行扩维,通过加入可变检测概率的方式将遮挡对目标状态的影响考虑到算法滤波步骤中;最后构建了可以估计目标遮挡概率的模糊推理系统,并将其与高斯过程-泊松多伯努利混合滤波算法结合,借助模糊系统的描述能力和泊松多伯努利混合滤波器良好的跟踪性能,实现遮挡场景下对目标的准确估计。仿真实验结果表明,所提算法在目标遮挡场景下的跟踪性能优于现有的泊松多伯努利混合滤波算法。 展开更多

关键词 泊松多伯努利混合滤波 模糊推理 遮挡场景 目标跟踪

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B样条曲面三维扩展目标跟踪算法 被引量：3

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作者 陈振 李翠芸 李想 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期101-111,共11页

在目标跟踪中,三维扩展目标跟踪的实现通常需要多角度的大量量测数据,单传感器所获得的量测无论是从数量还是完整性上来说,都不能良好地满足三维形状估计的要求。针对低量测率下现有的三维扩展目标跟踪算法形状跟踪效果差的问题,提出了... 在目标跟踪中,三维扩展目标跟踪的实现通常需要多角度的大量量测数据,单传感器所获得的量测无论是从数量还是完整性上来说,都不能良好地满足三维形状估计的要求。针对低量测率下现有的三维扩展目标跟踪算法形状跟踪效果差的问题,提出了一种基于B样条曲面的泊松多伯努利混合滤波算法。首先,利用小波聚类对多传感器获得的三维空间量测数据进行处理,得到量测簇,在提取有效信息的同时保证算法的效率;然后,对量测簇进行划分,获得控制矩阵,控制矩阵基于B样条的控制点原理实现,因此能够表征复杂三维形状的参数,利用控制矩阵与B样条曲面拟合获得三维扩展目标的形状;最后,将B样条融入泊松多伯努利混合滤波器,扩展到三维目标跟踪,预测和更新扩展目标运动状态和形状参数。经仿真实验和真实点云数据集的验证,所提算法能够对三维扩展目标的运动状态和扩展形状实现良好的跟踪效果,且能够实现不规则三维形状的估计。 展开更多

关键词 扩展目标跟踪 泊松多伯努利混合 聚类算法 B样条曲面 控制矩阵

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基于MLS的三维扩展目标PMBM跟踪算法 被引量：1

12

作者 衡博文 李翠芸 李想 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期3411-3418,共8页

针对传统三维扩展目标跟踪算法形状估计精度低的问题,提出了一种基于移动最小二乘的泊松多伯努利混合(Poisson multi-Bernoulli mixture based on the moving least square,MLS-PMBM)滤波跟踪算法。该算法基于MLS模型构建三维扩展目标... 针对传统三维扩展目标跟踪算法形状估计精度低的问题,提出了一种基于移动最小二乘的泊松多伯努利混合(Poisson multi-Bernoulli mixture based on the moving least square,MLS-PMBM)滤波跟踪算法。该算法基于MLS模型构建三维扩展目标的形状矩阵,通过PMBM滤波器预测和更新目标的运动状态,利用移动最小二乘算法更新形状矩阵,结合目标质心状态与形状估计完成对三维扩展目标的跟踪。仿真实验与实际点云数据的验证表明,与现有算法相比,本文所提算法在多扩展目标的形状估计方面具有更优的性能,具有较高的泛用性。 展开更多

关键词 多扩展目标跟踪 移动最小二乘 形状矩阵 泊松多伯努利混合

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