基于高斯混合无迹粒子滤波的地形辅助导航算法 被引量：2

1

作者 孙立国 李欣 +1 位作者 李世丹 王德生 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期298-301,共4页

地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,... 地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度。针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波(GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样。通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好。 展开更多

关键词 地形辅助导航 贝叶斯后验概率估计 粒子滤波 高斯混合无迹粒子滤波

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基于无迹变换的多目标高斯混合粒子PHD滤波

2

作者 刘欣 冯新喜 +1 位作者 孔云波 王兢 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期17-21,共5页

针对在杂波环境下,一般的高斯混合粒子PHD出现滤波精度不高、滤波发散的问题,提出了一种基于无迹变换的高斯混合粒子PHD。该算法在高斯混合粒子PHD预测的基础之上,采用无迹变换进行重要性采样,结合观测值对采样粒子进行更新,获得重要性... 针对在杂波环境下,一般的高斯混合粒子PHD出现滤波精度不高、滤波发散的问题,提出了一种基于无迹变换的高斯混合粒子PHD。该算法在高斯混合粒子PHD预测的基础之上,采用无迹变换进行重要性采样,结合观测值对采样粒子进行更新,获得重要性密度函数,然后对PHD进行更新。最后,将该算法与高斯混合粒子PHD进行比较;仿真结果表明,该算法在有效提高高斯混合粒子PHD精度的同时,还能提高系统的稳定性。 展开更多

关键词 多目标跟踪 概率假设密度滤波 无迹变换 高斯混合粒子PHD

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桥梁极值应力的改进高斯混合粒子滤波器动态预测 被引量：7

3

作者 樊学平 刘月飞 吕大刚 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1660-1666,共7页

为合理地动态预测在役桥梁的极值应力信息,应用桥梁健康监测(BHM)系统的长期日常监测极值应力数据,建立非线性动态模型,引入扩展卡尔曼滤波器(EKF)与高斯混合粒子滤波器(GMPF)相结合的改进高斯混合粒子滤波器(IGMPF)预测算法,对监测极... 为合理地动态预测在役桥梁的极值应力信息,应用桥梁健康监测(BHM)系统的长期日常监测极值应力数据,建立非线性动态模型,引入扩展卡尔曼滤波器(EKF)与高斯混合粒子滤波器(GMPF)相结合的改进高斯混合粒子滤波器(IGMPF)预测算法,对监测极值应力的一步向前预测分布参数及其状态变量的后验分布参数进行预测分析,并进行了实例验证.IGMPF不仅可以得到实测极值应力状态的合理重要性函数,还可以解决传统预测方法的短期性和精度不高的问题,为实际BHM系统的动力响应预测提供了理论基础. 展开更多

关键词 监测极值应力数据 非线性动态模型 扩展卡尔曼滤波器 高斯混合粒子滤波器 改进高斯混合粒子滤波器

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改进高斯混合粒子滤波的纯方位目标跟踪算法 被引量：5

4

作者 孔云波 冯新喜 +1 位作者 鹿传国 刘振涛 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期971-977,共7页

针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)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、... 针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)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。利用贪心EM算法实现模型的降阶,一定程度上克服了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和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纯方位跟踪领域,与传统粒子滤波(PF)和基于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。 展开更多

关键词 被动传感器 贪心EM算法 粒子滤波 混合高斯模型 降阶模型

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改进高斯混合粒子滤波被动目标跟踪算法 被引量：2

5

作者 孔云波 冯新喜 鹿传国 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2012年第7期44-50,58,共8页

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... 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。 展开更多

关键词 被动传感器 遗传EM算法 粒子滤波 混合高斯模型 模型降阶 纯方位跟踪

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应用高斯粒子群优化的无迹粒子滤波 被引量：2

6

作者 汪晶 聂桂根 薛长虎 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第4期1-5,共5页

针对粒子滤波算法中存在的粒子退化与粒子匮乏的缺陷,提出了利用高斯粒子群优化无迹粒子滤波的新算法。算法使用无迹粒子滤波进行重要性采样,并将高斯粒子群优化算法融入重采样过程中。该算法选取的概率密度更加接近系统真实状态,有效... 针对粒子滤波算法中存在的粒子退化与粒子匮乏的缺陷,提出了利用高斯粒子群优化无迹粒子滤波的新算法。算法使用无迹粒子滤波进行重要性采样,并将高斯粒子群优化算法融入重采样过程中。该算法选取的概率密度更加接近系统真实状态,有效增加了粒子的多样性,提高了抽样效率,降低了粒子退化程度,缓解了粒子匮乏现象。试验结果表明,该算法的滤波精度明显优于粒子滤波与无迹粒子滤波算法所得到的滤波精度。 展开更多

关键词 无迹粒子滤波 高斯粒子群优化 粒子退化 粒子匮乏

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水下滑翔器位姿估计的改进高斯混合粒子滤波器设计与验证（英文） 被引量：1

7

作者 黄浩乾 陈熙源 +2 位作者 吕才平 周智恺 赵伟洪 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期601-605,共5页

近年用于水下滑翔器的低成本导航系统成为研究热点,导航器件的成本与精度之间的折中问题仍然是目前的难题。针对因使用低成本的导航元件而造成低精度位姿估计的问题,提出用于位姿估计的改进高斯混合粒子滤波(IGMPF)方法。用高斯混合模... 近年用于水下滑翔器的低成本导航系统成为研究热点,导航器件的成本与精度之间的折中问题仍然是目前的难题。针对因使用低成本的导航元件而造成低精度位姿估计的问题,提出用于位姿估计的改进高斯混合粒子滤波(IGMPF)方法。用高斯混合模型来估计非高斯噪声,改进的粒子滤波进一步提高位姿估计精度。为了验证其效果,该方法应用于自主设计的水下滑翔器导航系统中并做了车载实验,实验结果表明所提IGMPF方法在实际应用中比传统的EKF和UKF表现更优,姿态角和位移误差比EKF和UKF减小了至少30%。 展开更多

关键词 惯性导航系统 位姿估计 高斯混合 改进粒子滤波器

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基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD多目标跟踪算法 被引量：2

8

作者 冉星浩 陶建锋 贺思三 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期68-73,共6页

针对杂波环境下高斯混合粒子PHD面临的跟踪精度低、滤波发散等问题,提出基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD算法。该算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取二阶中心差分滤波方法来得到最优的重要性密度函数,充分利用了量测... 针对杂波环境下高斯混合粒子PHD面临的跟踪精度低、滤波发散等问题,提出基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD算法。该算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取二阶中心差分滤波方法来得到最优的重要性密度函数,充分利用了量测信息对采样粒子进行更新,使得粒子分布更加接近目标真实的后验分布,然后对PHD进行更新。仿真结果表明,该算法能在杂波环境下有效地跟踪多个目标,与高斯混合粒子PHD算法相比,状态估计更加接近真实值,大大提高了跟踪精度和系统稳定性。 展开更多

关键词 概率假设密度滤波 二阶中心差分滤波 多目标跟踪 高斯混合粒子PHD

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基于模糊混合退火分布的多目标高斯混合粒子PHD滤波算法

9

作者 冉星浩 陶建锋 贺思三 《弹箭与制导学报》 北大核心 2019年第3期130-134,139,共6页

针对杂波环境下高斯混合粒子PHD跟踪精度低,滤波发散的问题,提出基于模糊混合退火分布的高斯混合粒子PHD。所提算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取状态变量分解和引入退火参数产生建议分布函数,同时采用模糊推理系统产生最... 针对杂波环境下高斯混合粒子PHD跟踪精度低,滤波发散的问题,提出基于模糊混合退火分布的高斯混合粒子PHD。所提算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取状态变量分解和引入退火参数产生建议分布函数,同时采用模糊推理系统产生最优的退火系数,有利于提高粒子滤波的稳定性和精度,然后对PHD进行更新。仿真结果表明:该算法能在杂波环境下有效跟踪多个目标,与高斯混合粒子PHD滤波相比,状态估计更加接近真实值,大大提高了跟踪精度和系统稳定性。 展开更多

关键词 概率假设密度滤波 混合退火分布 多目标跟踪 高斯混合粒子PHD

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基于混合高斯模型及粒子滤波的球体跟踪方法 被引量：3

10

作者 王子骏 程明 印向涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第10期2750-2753,2777,共5页

为提高目标跟踪的准确性和鲁棒性,提出一种结合混合高斯模型和粒子滤波的球类跟踪算法。对视频流提取出图像的每一帧,对每一帧的像素点建立高斯模型,采用初始化模型和更新模型排除噪声干扰,通过阈值的比较提取前景和背景区域;完成目标检... 为提高目标跟踪的准确性和鲁棒性,提出一种结合混合高斯模型和粒子滤波的球类跟踪算法。对视频流提取出图像的每一帧,对每一帧的像素点建立高斯模型,采用初始化模型和更新模型排除噪声干扰,通过阈值的比较提取前景和背景区域;完成目标检测,将检测的前景像素点归为重要性粒子,增加它们的权值。对比均值漂移(Mean-shift)目标跟踪算法,实验结果表明,该算法能使用少量粒子实现球类跟踪,提高目标跟踪的实时性与鲁棒性。 展开更多

关键词 图像处理 目标跟踪 混合高斯模型 粒子滤波 均值漂移

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应用高斯粒子滤波器的桥梁可靠性在线预测 被引量：9

11

作者 樊学平 刘月飞 吕大刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期164-169,共6页

为采用实时监测信息对桥梁结构构件的可靠性进行动态预测分析,应用健康监测系统的长期大量监测数据,建立了基于监测数据的动态模型(监测方程与状态方程),引入混合高斯粒子滤波器(MGPF),基于粒子滤波方法、贝叶斯方法以及动态模型,对监... 为采用实时监测信息对桥梁结构构件的可靠性进行动态预测分析,应用健康监测系统的长期大量监测数据,建立了基于监测数据的动态模型(监测方程与状态方程),引入混合高斯粒子滤波器(MGPF),基于粒子滤波方法、贝叶斯方法以及动态模型,对监测信息状态变量的后验分布参数和监测值的一步向前预测分布参数进行预测分析.混合高斯粒子滤波方法通过重抽样技术,提高了动态模型的预测精度.基于实时监测信息可以不断修正抽样粒子的权重,进而解决粒子退化问题.最后基于实时预测的分布参数,结合一次二阶矩(FOSM)方法,对桥梁结构构件的可靠性进行在线动态预测分析. 展开更多

关键词 监测数据 动态模型 混合高斯粒子滤波器 贝叶斯方法 可靠性预测

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非平稳非高斯测量噪声条件下改进差分粒子滤波算法研究 被引量：4

12

作者 王宏健 徐金龙 +1 位作者 李娟 张爱华 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1032-1039,共8页

针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法.IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似... 针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法.IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似然函数的对数最大化法求解高斯混合密度函数模型参数,并将该模型应用于粒子权值计算,避免了高斯密度函数近似估计噪声模型所易于导致的粒子退化问题;通过建立水下目标纯方位角跟踪系统模型,将IDDPF算法应用于闪烁测量噪声条件下水下目标纯方位角跟踪问题的求解。50次Monte Carlo对比仿真实验结果表明:在NSNGN条件下IDDPF算法具有跟踪响应快、估计精度高、鲁棒性较好等优点。 展开更多

关键词 控制科学与技术 非平稳非高斯噪声 差分粒子滤波 高斯混合密度函数 水下目标纯方位角跟踪

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基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测 被引量：5

13

作者 刘博 尹杰 李然 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期123-131,共9页

针对锂离子电池剩余寿命预测精度低、泛化能力差等问题,提出基于改进粒子滤波的预测方案。首先,提出双高斯模型作为退化经验模型,拟合锂离子电池的容量退化过程。然后,通过先验知识设置退化模型的初始参数,并利用粒子滤波方法进行参数... 针对锂离子电池剩余寿命预测精度低、泛化能力差等问题,提出基于改进粒子滤波的预测方案。首先,提出双高斯模型作为退化经验模型,拟合锂离子电池的容量退化过程。然后,通过先验知识设置退化模型的初始参数,并利用粒子滤波方法进行参数更新。针对预测过程中出现的粒子退化问题,提出高斯混合方法进行粒子重采样,拟合重采样过程中粒子复杂的非线性分布和长尾分布,保证预测结果的概率密度分布状况均匀且集中。最后在不同的数据集上进行了实验验证,结果表明所提出的改进粒子滤波方案具有较高的精度和较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 锂离子电池 剩余寿命预测 粒子滤波 高斯混合模型

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模糊自适应混合退火粒子滤波算法 被引量：2

14

作者 蒋东明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第5期303-306,共4页

针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,及粒子滤波本身固有的退化问题,在已提出的混合退火粒子滤波算法的基础上提出一种新的粒子滤波算法。在滤波算法中,根据系统的状态噪声统计特性和量测噪声统计特性的关系引入调整因子,再由模... 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,及粒子滤波本身固有的退化问题,在已提出的混合退火粒子滤波算法的基础上提出一种新的粒子滤波算法。在滤波算法中,根据系统的状态噪声统计特性和量测噪声统计特性的关系引入调整因子,再由模糊推理系统产生退火系数。用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数。在保留原算法优点的基础上取得了更佳的退火系数。仿真实验表明该粒子滤波器的性能优于混合退火粒子滤波算法。 展开更多

关键词 粒子滤波 非线性 非高斯 粒子退化 模糊自适应 混合退火

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基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法 被引量：3

15

作者 马雪飞 李胤 +3 位作者 吴英姿 赵春雨 吴燕妮 Waleed Raza 《应用声学》 CSCD 北大核心 2023年第2期249-259,共11页

为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处... 为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度。结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的。 展开更多

关键词 水下目标跟踪 量测信息 高斯混合概率假设滤波 粒子群算法

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双站纯方位空时软约束无迹粒子滤波算法 被引量：4

16

作者 张宏伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1261-1269,共9页

针对双站纯方位机动目标跟踪中由信息不完全和非结构化测量环境导致的有界混合似然问题,提出空时软约束无迹粒子滤波算法。针对目标先验未知,利用光电经纬仪对极几何约束测量空间点,预测空间曲面中心计算转弯率;为覆盖多域似然,采用无... 针对双站纯方位机动目标跟踪中由信息不完全和非结构化测量环境导致的有界混合似然问题,提出空时软约束无迹粒子滤波算法。针对目标先验未知,利用光电经纬仪对极几何约束测量空间点,预测空间曲面中心计算转弯率;为覆盖多域似然,采用无迹变换技术更新目标状态,引入模糊测度调制重要性函数;为保持估计方差维数不变性,根据狄拉克后验采样提取目标状态。仿真结果表明,对于典型的双站经纬仪跟踪空域点目标,相比于Rao-Blackwell多模型粒子滤波,提出算法的计算复杂度与单模型粒子滤波量级相当;相比约束辅助粒子滤波算法,提出算法的滤波精度提高了27%~41%。 展开更多

关键词 双站纯方位跟踪 机动目标 有界混合似然 空时软约束 无迹粒子滤波

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平方根嵌入式容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量：7

17

作者 刘华 缪晨 吴文 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期471-476,共6页

为了提高现有粒子滤波算法对非线性、非高斯系统的状态估计精度,该文提出了一种平方根嵌入式容积粒子滤波(Square-root imbedded cubature particle filter,SICPF)算法。该算法采用平方根嵌入式容积卡尔曼滤波(Square-root imbedded cub... 为了提高现有粒子滤波算法对非线性、非高斯系统的状态估计精度,该文提出了一种平方根嵌入式容积粒子滤波(Square-root imbedded cubature particle filter,SICPF)算法。该算法采用平方根嵌入式容积卡尔曼滤波(Square-root imbedded cubature Kalman filter,SICKF)产生重要性密度函数。该算法融合了最新的观测信息,由其产生的重要性密度函数更接近系统状态的真实后验概率分布,最后采用经典非线性、非高斯状态模型对该文算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明:SICPF算法的估计误差约为扩展粒子滤波(Extended particle filter,EPF)算法1/4、无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法误差的2/3、容积粒子滤波(Cubature particle filter,CPF)算法的估计误差的3/4,SICPF算法是一种有效的滤波算法。 展开更多

关键词 非线性非高斯 粒子滤波 重要性密度函数 平方根嵌入式容积卡尔曼滤波 扩展粒子滤波 无迹粒子滤波 容积粒子滤波

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一种新的改进粒子滤波算法 被引量：16

18

作者 杨璐 李明 张鹏 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期862-865,883,共5页

标准粒子滤波算法存在的最大问题是粒子退化,针对这一问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)、混合遗传模拟退火算法和基本粒子滤波算法相结合,运用无迹卡尔曼滤波算法获得重要性函数,提高了粒子的使用效... 标准粒子滤波算法存在的最大问题是粒子退化,针对这一问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)、混合遗传模拟退火算法和基本粒子滤波算法相结合,运用无迹卡尔曼滤波算法获得重要性函数,提高了粒子的使用效率;运用混合遗传模拟退火算法的进化思想,提高了粒子的多样性.仿真结果表明,新算法很好地解决了基本粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提高了系统的滤波精度和稳定性(在信噪比为16 dB时,精度提高80%以上),较好地抑制了噪声的干扰. 展开更多

关键词 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 重要性概率密度 混合遗传模拟退火算法

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WSN中基于粒子滤波的目标跟踪研究 被引量：4

19

作者 匡兴红 霍海波 +2 位作者 刘雨青 吴燕翔 张海刚 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1029-1033,共5页

针对无线传感器网络中仅有角度测量的目标跟踪问题,详细分析其定位过程,提出一种基于改进粒子滤波算法的新解决方案。方案采用高斯混合模型(GMM)代替单一模型近似概率密度分布,融入粒子滤波算法,提议分布采用SRUKF-PF算法更新粒子。算... 针对无线传感器网络中仅有角度测量的目标跟踪问题,详细分析其定位过程,提出一种基于改进粒子滤波算法的新解决方案。方案采用高斯混合模型(GMM)代替单一模型近似概率密度分布,融入粒子滤波算法,提议分布采用SRUKF-PF算法更新粒子。算法中增加改进措施以提高滤波性能如:残差重采样算法用于重采样、K-means算法用于构建预估起始点、EM算法用于拟合GMM近似等。仿真结果验证了方案的有效性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 目标跟踪 高斯混合模型 K-MEANS算法 粒子滤波

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自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法 被引量：1

20

作者 赖作镁 陈怀新 吴必富 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期768-772,共5页

提出一种自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法。在粒子滤波的跟踪框架下,目标模板的自适应观测模型采用含有三个分量的混合高斯模型来建模并用增量EM算法在线更新,很好地解决了模板更新问题。实验结果表明:该跟踪算法在光照变化条件... 提出一种自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法。在粒子滤波的跟踪框架下,目标模板的自适应观测模型采用含有三个分量的混合高斯模型来建模并用增量EM算法在线更新,很好地解决了模板更新问题。实验结果表明:该跟踪算法在光照变化条件下的红外目标、外观姿态快速变化、局部遮挡等情况下的目标跟踪实验均能长时间稳定地跟踪目标,且无需普通粒子滤波算法的重采样策略,计算简单,易于硬件并行实现。 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 自适应模板更新 混合高斯模型 增量EM算法

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