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非线性高斯系统边缘分布多目标贝叶斯滤波器

电子学报 2015年第9期43卷 1689-1695页

作者：刘宗香谢维信李丽娟李良群深圳大学ATR国防科技重点实验室广东深圳518060

为解决存在数据关联不确定、检测不确定和杂波情况下的多目标跟踪问题,提出了一种新的多目标贝叶斯滤波器.代替维持多目标状态的联合后验密度,所提出的贝叶斯滤波器联合传递各个目标状态的边缘分布和它们的存在概率.为了处理目标运动和... 详细信息

为解决存在数据关联不确定、检测不确定和杂波情况下的多目标跟踪问题,提出了一种新的多目标贝叶斯滤波器.代替维持多目标状态的联合后验密度,所提出的贝叶斯滤波器联合传递各个目标状态的边缘分布和它们的存在概率.为了处理目标运动和传感器测量模型中的非线性,利用无迹变换技术提出了一种非线性高斯条件下边缘分布贝叶斯滤波器的近似实现算法.仿真实验结果表明,与PHD(Probability Hypothesis Density)滤波器相比,所提出的滤波器具有更好的多目标跟踪能力.

关键词：多目标跟踪贝叶斯滤波器非线性模型边缘分布

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基于颜色与边缘分布的足球视频镜头分类方法

北京理工大学学报 2005年第12期25卷 1079-1082页

作者：周艺华曹元大李剑张洪欣北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系北京100081 北京邮电大学信息安全中心北京100876 北京邮电大学通信网络综合技术研究所北京100876

针对足球视频镜头的特点,提出了一种基于颜色与边缘分布的视频镜头分类方法.首先利用高斯混合模型(GMM)对草地颜色建模,然后利用已建立的GMM计算出每个镜头的草地颜色分布特征.针对颜色特征对光照的敏感性,提出利用边缘分布作为颜色特... 详细信息

针对足球视频镜头的特点,提出了一种基于颜色与边缘分布的视频镜头分类方法.首先利用高斯混合模型(GMM)对草地颜色建模,然后利用已建立的GMM计算出每个镜头的草地颜色分布特征.针对颜色特征对光照的敏感性,提出利用边缘分布作为颜色特征的补充,二者的结合突出了不同镜头的特点.利用所提出的特征,采用适合小样本分类问题的支持向量机(SVM)对足球视频镜头分类.实验表明,新方法的平均分类准确率可达92%以上.

关键词：视频检索颜色分布边缘分布镜头分类

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具有平稳增量的自相似过程的边缘分布

数学物理学报（A辑） 2003年第1期23卷 84-90页

作者：钱能生五邑大学数学物理系广东江门529020

设 X=( Xt) t≥ 0 是指数 H( >0 )型的具有平稳增量的自相似过程 ,该文给出了 X1的边缘分布的一些结果。对于 H≠ 1 ,log+X1的压缩函数有一个只依赖于 H的界 ;对于 H>0 ,X1除了一些平凡的情形外是非原子的 ;而对于 H>1 ,X1的尾分布的下... 详细信息

设 X=( Xt) t≥ 0 是指数 H( >0 )型的具有平稳增量的自相似过程 ,该文给出了 X1的边缘分布的一些结果。对于 H≠ 1 ,log+X1的压缩函数有一个只依赖于 H的界 ;对于 H>0 ,X1除了一些平凡的情形外是非原子的 ;而对于 H>1 ,X1的尾分布的下界也给出了 ;文章的最后对

关键词：边缘分布平稳增量自相似过程压缩函数随机过程

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小波边缘分布及边缘融和算法研究

小型微型计算机系统 2008年第7期29卷 1308-1313页

作者：万月亮曹元大李钝北京理工大学计算机科学技术学院北京100081

小波变换是图像边缘检测的重要算法之一,为了综合大尺度下边缘抗受噪声强和小尺度下边缘定位准确的优点,提出一种基于多尺度小波边缘分布的边缘检测算法.研究小波边缘检测中的边缘分布,提出有效边缘包络带,讨论了不同类型边缘包络带的... 详细信息

小波变换是图像边缘检测的重要算法之一,为了综合大尺度下边缘抗受噪声强和小尺度下边缘定位准确的优点,提出一种基于多尺度小波边缘分布的边缘检测算法.研究小波边缘检测中的边缘分布,提出有效边缘包络带,讨论了不同类型边缘包络带的有效范围;在有效边缘包络带内采用融和算法进行边缘检测.对合成和自然图像的试验表明算法的有效性.

关键词：小波变换边缘分布边缘融和有限元

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无线传感网络中的节点边缘分布方法

计算机应用 2012年第3期32卷 804-807,811页

作者：周运詹华伟河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007 河南师范大学物理与信息工程学院河南新乡453007

针对基站仅能部署在监控区域边缘这个新问题,形式化定义了节点边缘分布问题。为用最少的基站尽可能多地覆盖监控区域,提出了一个有多项式时间复杂性的部署算法。算法分为两个阶段,首先分析了初始部署的覆盖率,当初始覆盖率大于保证覆盖... 详细信息

针对基站仅能部署在监控区域边缘这个新问题,形式化定义了节点边缘分布问题。为用最少的基站尽可能多地覆盖监控区域,提出了一个有多项式时间复杂性的部署算法。算法分为两个阶段,首先分析了初始部署的覆盖率,当初始覆盖率大于保证覆盖率时,减少初始部署集的大小是可能的;然后,改进算法以递增的方式来改进初始部署集,以实现在满足最大覆盖率的前提下最小化最终部署集。实验结果显示了在3种不同的测试环境下,算法的覆盖率和部署集均优于随机部署算法,是部署无线传感节点的有效方法。

关键词：基站边缘分布覆盖多项式时间部署集

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多目标跟踪的边缘分布贝叶斯滤波方法研究

多目标跟踪的边缘分布贝叶斯滤波方法研究

作者：陈飞深圳大学

学位级别：硕士

基于有限集统计学(FISST)的贝叶斯滤波器是一种有效的多目标跟踪方法,概率假设密度(PHD)滤波器是它的一种近似实现。不同于传统的跟踪方法,这两种多目标跟踪方法将多目标状态和多目标观测分别作为一个整体,从而不需要利用数据关联对多... 详细信息

基于有限集统计学(FISST)的贝叶斯滤波器是一种有效的多目标跟踪方法,概率假设密度(PHD)滤波器是它的一种近似实现。不同于传统的跟踪方法,这两种多目标跟踪方法将多目标状态和多目标观测分别作为一个整体,从而不需要利用数据关联对多目标观测进行分割,可以跟踪数目变化或未知的目标。然而,当目标密集时,这两种方法不能将距离很近的目标区分开来。这一问题使其滤波理论和方法的应用受到制约,本文主要针对这一问题展开研究。本文首先介绍了多目标贝叶斯滤波器和概率假设密度(PHD)滤波器。多目标贝叶斯滤波器传递多目标状态的联合后验分布,被认为是一种最优的多目标跟踪方法,但是其涉及高维积分,计算上难以处理;PHD滤波器传递多目标状态的联合后验分布的一阶矩,减少了难以处理的积分运算。然而,当目标密集时,这两种滤波器输出的是目标群的整体状态,而不是各个目标的状态,因此难以将距离很近的目标区分开来。针对这一问题,推导并提出了一种传递边缘分布的多目标贝叶斯滤波器。所提出的滤波器充分考虑了目标状态间的相互独立性,代替传递多目标状态的联合分布,其传递各个目标状态的边缘分布。在此基础上,提出了一种适用于线性高斯系统的边缘分布贝叶斯滤波器,仿真实验表明所提出的滤波器具有比高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器更强的多目标跟踪能力。为了解决非线性高斯系统的多目标跟踪问题,我们利用线性化技术和无迹变换技术对边缘分布贝叶斯滤波器进行了扩展,提出了两种适用于非线性高斯模型的边缘分布贝叶斯滤波器。一种是扩展卡尔曼边缘分布贝叶斯(EK-MDB)滤波器;另一种是无迹卡尔曼边缘分布贝叶斯(UK-MDB)滤波器。仿真实验表明,EK-MDB滤波器和UK-MDB滤波器在多目标跟踪方面都有较好的性能,并且EK-MDB滤波器的计算复杂度要小于UK-MDB。

关键词：多目标跟踪贝叶斯滤波器 PHD滤波器边缘分布无迹变换

测量分配边缘分布贝叶斯滤波器的粒子滤波实现及应用研究

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测量分配边缘分布贝叶斯滤波器的粒子滤波实现及应用研究

作者：陈为深圳大学

学位级别：硕士

多目标跟踪技术是根据传感器各个时刻所产生的不确定量测信息（包含杂波、漏检和噪声干扰）对多目标运动状态进行估计与跟踪的过程。现有的测量分配边缘分布贝叶斯（AM-MDMTB）滤波器改善了边缘分布多目标贝叶斯（MDMTB）滤波器的多目... 详细信息

多目标跟踪技术是根据传感器各个时刻所产生的不确定量测信息（包含杂波、漏检和噪声干扰）对多目标运动状态进行估计与跟踪的过程。现有的测量分配边缘分布贝叶斯（AM-MDMTB）滤波器改善了边缘分布多目标贝叶斯（MDMTB）滤波器的多目标跟踪性能,该滤波器引入检测标签以处理漏检目标,引入轨迹标签使滤波器能够区分各个目标的轨迹。但是,AM-MDMTB滤波器在推导过程中假定噪声为高斯噪声,未能推广到非高斯噪声情形下的多目标跟踪。为拓展AM-MDMTB滤波器的适用范围,本文将粒子滤波方法应用到测量分配边缘分布贝叶斯滤波器中,提出粒子测量分配边缘分布贝叶斯（P-AM-MDMTB）滤波器。为进一步跟踪多机动目标,提出跳变马尔可夫系统粒子测量分配边缘分布贝叶斯（JMS-P-AM-MDMTB）滤波器。本文的主要内容如下所述:1)介绍了二维测量分配数学模型以及测量分配边缘分布贝叶斯滤波器的理论基础,然后分别阐述了OSPA距离和OSPA距离这两个滤波器性能度量指标。2)将粒子滤波方法和AM-MDMTB滤波器相结合,提出了粒子测量分配边缘分布贝叶斯（P-AM-MDMTB）滤波器,还推导了该滤波器在线性非高斯系统、非线性高斯系统和非线性非高斯系统中的实现算法。实验结果显示,所提出滤波器在目标总数未知且时变、存在杂波、噪声干扰以及漏检的情景下的跟踪性能优于所对比的滤波器。3)为进一步推广P-AM-MDMTB滤波器到多机动目标跟踪,本文将P-AM-MDMTB滤波器和跳变马尔可夫系统模型相结合,提出了一种适用于多机动目标跟踪的JMS-P-AM-MDMTB滤波器,还推导了该滤波器在线性非高斯系统、非线性高斯系统和非线性非高斯系统的实现算法。仿真实验结果显示,在目标总数未知且时变,传感器存在杂波、噪声干扰和目标漏检的情况下,所提出滤波器在跟踪精度和实时性方面优于对比的滤波器。

关键词：多目标跟踪二维分配边缘分布粒子滤波跳变马尔可夫系统模型

基于边缘分布贝叶斯滤波器的转弯机动目标跟踪方法研究

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基于边缘分布贝叶斯滤波器的转弯机动目标跟踪方法研究

作者：吴德辉深圳大学

学位级别：硕士

目标跟踪是利用传感器各个时刻得到的测量对各个目标状态进行估计和跟踪的过程。这一技术广泛应用于军用领域和民用领域,具有重要的研究意义。基于有限集统计学(FSST)的多目标贝叶斯滤波器突破了传统的多目标跟踪方法中的数据关联难题,... 详细信息

目标跟踪是利用传感器各个时刻得到的测量对各个目标状态进行估计和跟踪的过程。这一技术广泛应用于军用领域和民用领域,具有重要的研究意义。基于有限集统计学(FSST)的多目标贝叶斯滤波器突破了传统的多目标跟踪方法中的数据关联难题,成为了现今多目标跟踪领域的研究热点。已有的研究表明,多模型跟踪算法是解决跟踪运动模式未知的机动目标问题的有效方法。然而在实际情况中,由于多模型跟踪算法模型集的有限性,无法涵盖目标所有可能的运动模式,将会导致目标状态估计不准确甚至目标丢失的情况发生。针对这一问题,本文通过将转弯率和转弯方向的估计方法应用于传递边缘分布的多目标贝叶斯(MDMB)滤波器,出了用于跟踪转弯率未知且变化的转弯机动目标的跟踪方法。论文的主要内容如下:1)介绍了基于FSST的多目标贝叶斯滤波器,概率假设密度(PHD)滤波器,MDMB滤波器和一种带有跳变马尔可夫系统模型的高斯混合PHD滤波器(JMS-GMPHD滤波器)。2)研究出了二维空间中转弯机动目标的转弯率估计方法,将转弯率估计方法应用于MDMB滤波器,出了用于跟踪二维空间中转弯机动目标的带有转弯率估计的MDMB滤波器。通过仿真实验,对本文所出的滤波器和JMS-GMPHD滤波器的跟踪性能进行了比较。3)出了三维空间中转弯机动目标的转弯率和转弯方向的估计方法。将转弯率和转弯方向的估计方法应用于MDMB滤波器,出了用于跟踪三维空间中转弯机动目标的带有转弯率和转弯方向估计的MDMB滤波器。通过仿真实验对所出的滤波器和JMS-GMPHD滤波器的跟踪性能也进行了比较。

关键词：多机动目标跟踪贝叶斯滤波器边缘分布跳变马尔可夫系统转弯率估计

Clayton copula分布估计算法中边缘分布的研究

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Clayton copula分布估计算法中边缘分布的研究

作者：杨茹太原科技大学

学位级别：硕士

分布估计算法(Estimation of Distribution Algorithm,简称EDA)是在遗传算法的基础之上发展起来的,与遗传算法不同,它不使用交叉和变异算子,而是根据当前种群中适应值较好的个体建立概率分布模型,然后根据估计的模型进行采样得到新的个... 详细信息

分布估计算法(Estimation of Distribution Algorithm,简称EDA)是在遗传算法的基础之上发展起来的,与遗传算法不同,它不使用交叉和变异算子,而是根据当前种群中适应值较好的个体建立概率分布模型,然后根据估计的模型进行采样得到新的个体,以此来引导算法的搜索。基于Copula理论的分布估计算法(cEDA),把对优势群体的概率模型的估计分为两部分进行,即对各变量边缘分布的估计和一个Copula函数的选取,通过Copula函数将各变量的边缘分布连接成它们的联合分布。它的优点在于不仅简化了估计概率模型的运算复杂度,而且能够充分反映变量之间的关系。在cEDA算法中,边缘分布的选取对算法的优化效果有很大的影响,因此,本文选择Clayton copula函数作为连接函数,首先选择经验分布和正态分布作为边缘分布函数,对两者的优化结果进行了分析比较,结果发现采用正态分布作为边缘分布的优化结果比较好,同时也发现虽然采用正态分布的结果比较好,但是其对某些函数的优化结果存在一种早熟现象。进一步对边缘分布采用正态分布作了理论上的分析,发现方差的过快收敛是导致算法产生早熟的主要原因,说明只有在算法进化过程中对方差的大小进行适当的控制才能得到更好的优化结果。为解决这个问题对已有的调节方差的算法进行了研究,最后将一种自适应方差的模型应用到算法中,提出了一种自适应方差模型的cEDA,并对该算法进行了实验仿真验证,结果表明该方法不仅解决了早熟问题而且能够快速找到优化问题的最优解。

关键词：分布估计算法 Copula理论 Clayton copula函数边缘分布经验分布正态分布