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基于粒子优化的多模型粒子滤波算法

电子学报 2010年第2期38卷 301-306页

作者：刘先省胡振涛金勇杨一平河南大学智能技术与系统重点实验室河南开封475001 西北工业大学控制与信息研究所陕西西安710072

针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法.在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新... 详细信息

针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法.在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新量测信息的有效利用,进而提升单个采样粒子对于真实系统状态和模型逼近的有效性.理论分析和仿真结果表明:新算法在系统状态估计的精度以及模型辨识的准确性方面均明显地优于交互式多模型粒子滤波算法和多模型粒子滤波算法.

关键词：多模型粒子滤波交互式多模型扩展卡尔曼滤波模型辨识

基于改进粒子滤波弱小目标检测前跟踪方法的研究

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基于改进粒子滤波弱小目标检测前跟踪方法的研究

作者：赵多禄兰州理工大学

学位级别：硕士

随着目标隐身技术的逐步发展和改进,在现代军事如协同作战以及导航制导等领域,弱小目标检测与跟踪的重要性日益凸显。当靶场中的目标辐射出比较微弱的信号能量或者目标所处的环境比较复杂时,雷达观测站接受目标信号的信噪比较低。对此,... 详细信息

随着目标隐身技术的逐步发展和改进,在现代军事如协同作战以及导航制导等领域,弱小目标检测与跟踪的重要性日益凸显。当靶场中的目标辐射出比较微弱的信号能量或者目标所处的环境比较复杂时,雷达观测站接受目标信号的信噪比较低。对此,常规的跟踪前检测方法(Detect-Before-Track,DBT)不能有效的解决弱小目标的检测与跟踪,相应的检测前跟踪方法(Track-Before-Detect,TBD)可以较好地实现弱小目标的检测与跟踪。TBD方法将检测与跟踪集于一体,对单帧观测数据不进行滤波处理,而是沿着目标回波能量较大的路径进行能量的积累。由于粒子滤波算法(Particle filtering,PF)在解决非线性,非高斯系统有着较好的跟踪精度以及检测性能。因此,本文重点研究基于改进的PF算法实现弱小目标检测与跟踪问题。1)本文首先介绍了DBT和TBD方法,详细的阐述了这两种方法在解决目标检测与跟踪问题上的各自特点,重点突出TBD在应对弱小目标检测与跟踪问题上的优势。其次,给出了基于贝叶斯估计理论框架下实现贝叶斯递推滤波的基本过程,对其实现过程中存在的问题进行了分析。随后介绍了基于序贯重要性采样方法,此方法可以有效解决贝叶斯递推滤波过程中无法获得解析解的问题。接着分析了重要性概率密度函数选取的恰当与否对于状态估计性能的影响,同时阐述了引入重采样方法可以有效的克服粒子退化现象。最后,对标准PF实现过程进行阐述。2)本文对机动弱小目标的检测前跟踪问题进行了讨论分析。首先,给出了多模型粒子滤波弱小目标检测前跟踪(Multiple model particle filter track before detection,MMPF-TBD)算法的运动模型和量测模型。其次,结合MMPF-TBD算法提出了一种改进的多模型粒子滤波弱小目标检测前跟踪(Improved multiple model particle filter track before detection,IMMPF-TBD)算法。IMMPF-TBD算法通过对混合状态进行采样粒子,以此获得粒子加速度信息,然后根据采样粒子的特性对每一个粒子建立其状态转移矩阵,进一步衍生出多个机动模型,以此来快速匹配目标的机动运动。最后,通过实验仿真来检验该算法对弱小目标的检测与跟踪效果。3)在PF算法实现过程中,重采样过程复制权值大的粒子而忽略权值小的粒子,往往会导致粒子多样性减少。因此,标准的粒子滤波弱小目标检测前跟踪(Particle filter track before detection,PF-TBD)算法会影响到弱小目标的跟踪效果以及检测性能。针对此问题,提出一种基于粒子优化的弱小目标检测前跟踪(Optimized particle filter track before detection,OPF-TBD)算法,此算法的核心在于对粒子进行采样过程中借鉴扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)思想引入目标状态的观测信息,以及对权值较小的粒子进行交叉变异操作,这样能使得所采样的粒子分布能够进一步逼近目标的真实后验概率密度,然后利用类sigma点方法对重采样的粒子进行分裂以及复制,此方法可以有效的解决粒子多样性问题。通过实验仿真验证该方法在实现弱小目标检测与跟踪问题上的有效性。

关键词：检测前跟踪弱小目标多模型粒子滤波机动目标

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基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法

四川大学学报（工程科学版） 2010年第4期42卷 136-141页

作者：胡振涛潘泉杨峰刘先省赵慧波西北工业大学控制与信息研究所陕西西安710072 河南大学先进控制与智能信息处理研究所河南开封475001

针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法。新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合。通过在粒子状态采样过... 详细信息

针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法。新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合。通过在粒子状态采样过程中引入模型信息改善了交互式多模型和粒子滤波结合中导致的计算量膨胀问题,并利用广义概率数据关联算法实现回波的有效确认和回波信息的充分利用。给出了应用该方法的具体步骤,最后,理论分析和仿真实验证明该算法的有效性。

关键词：机动多目标跟踪多模型粒子滤波交互式多模型广义概率数据关联

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基于IMMPF的组合导航算法研究

机电一体化 2012年第11期18卷 53-56,69页

作者：苏永清宋飞杰同济大学电子与信息工程学院上海201804

为解决组合导航系统中存在的非线性、非高斯等问题,设计了一种多模型粒子滤波器,通过仿真实例验证了该算法不仅对基于伪距和伪距率的组合导航系统具有较高的滤波精度,当在导航系统上加入非高斯噪声之后依然能保持较好的收敛性,而且能在... 详细信息

为解决组合导航系统中存在的非线性、非高斯等问题,设计了一种多模型粒子滤波器,通过仿真实例验证了该算法不仅对基于伪距和伪距率的组合导航系统具有较高的滤波精度,当在导航系统上加入非高斯噪声之后依然能保持较好的收敛性,而且能在预先设定的模型集内根据模型概率正确匹配系统状态,对环境具有极强的自适应能力。

关键词：组合导航非线性非高斯多模型粒子滤波自适应

一种基于MMPF-TBD的机动弱目标检测方法

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光电工程 2009年第11期36卷 29-34页

作者：黄大羽薛安克郭云飞华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 杭州电子科技大学信息与控制研究所杭州310018

针对低信噪比条件下机动目标实时检测与跟踪问题,提出一种改进的基于多模型粒子滤波的检测前跟踪(MMPF-TBD)方法。通过滑窗平均法判断粒子集是否受上一时刻目标估计结果的影响,当判断值超过设定阈值时,则根据上一时刻的目标检测概率与... 详细信息

针对低信噪比条件下机动目标实时检测与跟踪问题,提出一种改进的基于多模型粒子滤波的检测前跟踪(MMPF-TBD)方法。通过滑窗平均法判断粒子集是否受上一时刻目标估计结果的影响,当判断值超过设定阈值时,则根据上一时刻的目标检测概率与状态估计分布添加新粒子集,再用扩展后的粒子集对目标进行检测与估计。与现有方法的仿真比较表明,本文所提的改进方法能够有效地解决粒子退化问题,并在满足系统实时性的前提下,提高了对于机动微弱目标的检测概率和跟踪精度。

关键词：检测前跟踪多模型粒子滤波粒子退化滑窗平均法