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邻域迭代重采样粒子滤波的纯方位目标跟踪被引量：8: 1; 作者王向前冉维马飞《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第13期160-166,共7页; 为了解决粒子滤波的非线性全局优化问题,基于重采样的思想是移除权重小的粒子,增加权重大的粒子数量,提出利用邻域搜索重采样的粒子滤波(NIRPF)进行目标跟踪。首先,预测粒子,并利用重要序列采样(SIS)给粒子赋权值;然后,在搜索后验概率... 展开更多; 关键词粒子滤波目标跟踪重采样高斯-邻域搜索重要序列采样; 在线阅读下载PDF 职称材料

粒子滤波理论及其在目标跟踪中的应用被引量：9: 2; 作者冯驰吕晓凤汲清波《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期246-248,共3页; 非线性估计领域的经典算法是扩展Kalman滤波(EKF),它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。而粒子滤波采用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度,而不是采用... 展开更多; 关键词粒子滤波蒙特卡罗序列重要性采样重采样; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBPF和数据关联的多目标跟踪被引量：4: 3; 作者杨毅吴炜 +2 位作者杨晓敏陈默王正勇《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期186-188,共3页; 粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目... 展开更多; 关键词卡尔曼滤波序列重要性重采样 Rao—Blackwellized粒子滤波多假设跟踪最优重要性分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究被引量：1: 4; 作者袁志勇顾晓东《舰船科学技术》 2010年第7期68-72,93,共6页; 在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwelli... 展开更多; 关键词纯方位 UKF PF 序列重要性重采样; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名邻域迭代重采样粒子滤波的纯方位目标跟踪被引量：8: 1; 作者王向前冉维马飞; 机构平顶山学院重庆第二师范学院数学与信息工程系武汉大学计算机学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第13期160-166,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61503206) 河南省科技厅科技发展计划项目(No.132102310516); 文摘为了解决粒子滤波的非线性全局优化问题,基于重采样的思想是移除权重小的粒子,增加权重大的粒子数量,提出利用邻域搜索重采样的粒子滤波(NIRPF)进行目标跟踪。首先,预测粒子,并利用重要序列采样(SIS)给粒子赋权值;然后,在搜索后验概率密度的高概率区过程,更新单个粒子位置,利用高斯-邻域搜索迭代地加权所有粒子;最后,进行当前状态的估计。纯方位目标跟踪问题涉及两个静态观察器和非机动和机动两类目标。蒙特卡罗仿真结果验证了提出方法的有效性,与均方根容积卡尔曼滤波、容积粒子滤波和随机搜索的粒子滤波相比,提出的方法拥有更快的初始收敛速度,非机动目标和机动目标的根均方误差(RMSE)和时间根均方差(RTAMS)的评估更优。; 关键词粒子滤波目标跟踪重采样高斯-邻域搜索重要序列采样; Keywords particle filter target tracking re-sampling Gaussian weighted neighborhood search Sequential Importance Sampling(SIS); 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名粒子滤波理论及其在目标跟踪中的应用被引量：9: 2; 作者冯驰吕晓凤汲清波; 机构哈尔滨工程大学信息与通信工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期246-248,共3页; 文摘非线性估计领域的经典算法是扩展Kalman滤波(EKF),它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。而粒子滤波采用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度,而不是采用传统的线性变换,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。对经典的纯方位跟踪问题进行了仿真。仿真结果表明,粒子滤波器的跟踪性能要远优于EKF的性能。; 关键词粒子滤波蒙特卡罗序列重要性采样重采样; Keywords particle filtering Monte Carlo Sequential Important Sampling（SIS） resampling; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBPF和数据关联的多目标跟踪被引量：4: 3; 作者杨毅吴炜杨晓敏陈默王正勇; 机构四川大学电子信息学院图像信息研究所; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期186-188,共3页; 文摘粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目标跟踪估计。前者通过序列重要性重采样实现,后者使用卡尔曼滤波进行最小均方误差估计。实验结果表明,采用最优重要性分布可以减少计算所需粒子数和计算量。; 关键词卡尔曼滤波序列重要性重采样 Rao—Blackwellized粒子滤波多假设跟踪最优重要性分布; Keywords Kalman filter sequential importance resampling Rao-Blackwellized Particle Filter（RBPF） Multiple Hypothesis Tracking（MHT） optimal importance distribution; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究被引量：1: 4; 作者袁志勇顾晓东; 机构海军工程大学兵器工程系海军装备研究院系统所; 出处《舰船科学技术》 2010年第7期68-72,93,共6页; 文摘在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。; 关键词纯方位 UKF PF 序列重要性重采样; Keywords bearings-only UKF PF sequential importance resampling; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	邻域迭代重采样粒子滤波的纯方位目标跟踪	王向前冉维马飞	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	粒子滤波理论及其在目标跟踪中的应用	冯驰吕晓凤汲清波	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于RBPF和数据关联的多目标跟踪	杨毅吴炜杨晓敏陈默王正勇	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2010	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究	袁志勇顾晓东	《舰船科学技术》	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料