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基于JMS-SMC-PHD滤波的检测前跟踪算法
被引量:
4
1
作者
薛秋条
宁巧娇
+2 位作者
吴孙勇
蔡如华
伍雯雯
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020年第8期783-788,共6页
针对低信噪比条件下机动目标的检测与跟踪问题,提出跳跃马尔可夫系统下的序贯蒙特卡罗概率假设密度(JMS-SMC-PHD)滤波的检测前跟踪算法。该算法在机动目标数目和模型未知情况下,直接利用红外传感器量测数据,通过在目标状态矢量中增加模...
针对低信噪比条件下机动目标的检测与跟踪问题,提出跳跃马尔可夫系统下的序贯蒙特卡罗概率假设密度(JMS-SMC-PHD)滤波的检测前跟踪算法。该算法在机动目标数目和模型未知情况下,直接利用红外传感器量测数据,通过在目标状态矢量中增加模型变量并利用马尔可夫模型概率转移矩阵结合序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波,实现机动弱小目标的检测前跟踪。仿真结果表明所提方法可以有效地实现目标的检测与跟踪。
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关键词
检测前跟踪
跳跃马尔可夫系统
概率假设密度滤波
序贯蒙特卡罗
机动弱小目标
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职称材料
基于PHD滤波的箱粒子划分多目标跟踪算法
被引量:
2
2
作者
吴孙勇
宁巧娇
+2 位作者
蔡如华
刘义强
孙希延
《电光与控制》
北大核心
2018年第5期12-16,共5页
针对现有箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波存在箱粒子冗余问题,提出一种箱粒子划分的概率假设密度滤波多目标跟踪算法。该算法在目标状态估计的更新阶段之前,将预测得到的每一个箱粒子划分成多个箱粒子,从而得到等价的箱粒子集,然后对...
针对现有箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波存在箱粒子冗余问题,提出一种箱粒子划分的概率假设密度滤波多目标跟踪算法。该算法在目标状态估计的更新阶段之前,将预测得到的每一个箱粒子划分成多个箱粒子,从而得到等价的箱粒子集,然后对这些箱粒子集的权值利用区间量测进行更新,从而估计目标的状态及数目。该划分由于将箱粒子划分更小,能更好地利用区间量测信息,可以有效避免箱粒子因压缩不足而导致的估计有偏情况。仿真结果表明所提方法可以有效地提高目标的跟踪性能。
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关键词
多目标跟踪
箱粒子
区间分析
概率假设密度滤波
箱粒子划分
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职称材料
基于交互式伯努利滤波的机动目标TBD算法
3
作者
吴孙勇
刘义强
+2 位作者
蔡如华
宁巧娇
孙希延
《电光与控制》
北大核心
2018年第9期26-32,共7页
低信噪比环境下,原始数据未知门限的机动目标跟踪是一个比较棘手的问题。提出了一种交互式多模型伯努利(IMM-Bernoulli)检测前跟踪(TBD)算法,该算法结合交互式多模型算法对滤波器中每个目标状态的采样粒子进行预测,利用伯努利滤波对目...
低信噪比环境下,原始数据未知门限的机动目标跟踪是一个比较棘手的问题。提出了一种交互式多模型伯努利(IMM-Bernoulli)检测前跟踪(TBD)算法,该算法结合交互式多模型算法对滤波器中每个目标状态的采样粒子进行预测,利用伯努利滤波对目标粒子进行递归,粒子更新阶段结合TBD算法进行,最终实现目标存在概率及分布密度的更新估计。算法对粒子预测时采用多个模型参与转移预测,使得预测粒子更加接近目标真实运动状态,兼备了伯努利TBD算法和交互式多模算法的特点,可用于处理低信噪比环境下机动弱目标检测跟踪问题,且对目标状态的估计更加精准。仿真实验表明,该滤波器能够实时地估计出目标位置,比传统的伯努利TBD算法具有更好的滤波性能。
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关键词
机动目标跟踪
检测前跟踪
机动弱目标
交互式多模
伯努利滤波
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职称材料
基于辅助粒子滤波与灰色预测的时间序列NAR模型状态估计
被引量:
3
4
作者
马雪莹
蔡如华
+1 位作者
宁巧娇
吴孙勇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第4期25-29,共5页
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验...
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
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关键词
粒子滤波
辅助粒子滤波
灰色预测
NAR模型
最小二乘法
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职称材料
基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法
5
作者
吴孙勇
宁巧娇
+2 位作者
蔡如华
孙希延
潘福标
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1417-1424,共8页
针对低信噪比条件下多弱小目标检测前跟踪算法跟踪效率低、计算复杂度高等问题,提出一种基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法。首先,针对由目标的贡献强度和噪声获得的目标强度量测图像,利用均值滤波抑制强度量测图像中...
针对低信噪比条件下多弱小目标检测前跟踪算法跟踪效率低、计算复杂度高等问题,提出一种基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法。首先,针对由目标的贡献强度和噪声获得的目标强度量测图像,利用均值滤波抑制强度量测图像中的噪声;其次,以不交叉原则挑选出强度值较大区域作为区间量测;最后,利用箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波对上述所得的区间量测进行目标跟踪。仿真结果表明,所提出的方法可以提高跟踪性能,且计算效率高。
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关键词
箱粒子
区间分析
概率假设密度滤波
弱目标
均值滤波
原文传递
题名
基于JMS-SMC-PHD滤波的检测前跟踪算法
被引量:
4
1
作者
薛秋条
宁巧娇
吴孙勇
蔡如华
伍雯雯
机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
广西密码学与信息安全重点实验室
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020年第8期783-788,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61861008,11661024)
广西研究生教育创新计划项目(2020YCXS084)
广西高校数据分析与计算重点实验室开放基金项目资助。
文摘
针对低信噪比条件下机动目标的检测与跟踪问题,提出跳跃马尔可夫系统下的序贯蒙特卡罗概率假设密度(JMS-SMC-PHD)滤波的检测前跟踪算法。该算法在机动目标数目和模型未知情况下,直接利用红外传感器量测数据,通过在目标状态矢量中增加模型变量并利用马尔可夫模型概率转移矩阵结合序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波,实现机动弱小目标的检测前跟踪。仿真结果表明所提方法可以有效地实现目标的检测与跟踪。
关键词
检测前跟踪
跳跃马尔可夫系统
概率假设密度滤波
序贯蒙特卡罗
机动弱小目标
Keywords
track-before-detect
jump-Markov systems
probability hypothesis density(PHD)filter
sequential Monte Carlo
maneuvering small targets
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
基于PHD滤波的箱粒子划分多目标跟踪算法
被引量:
2
2
作者
吴孙勇
宁巧娇
蔡如华
刘义强
孙希延
机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
广西精密导航技术与应用重点实验室
出处
《电光与控制》
北大核心
2018年第5期12-16,共5页
基金
国家自然科学基金(61561016
61362005)
+5 种基金
广西自然科学基金(2016GXNSFAA380073
2014GXNSFAA118352
2014GXNSFBA118280)
广西精密导航技术与应用重点实验室基金(DH201502)
广西密码学与信息安全重点实验室研究课题项目(GCIS201611)
广西高校数据分析与计算重点实验室开放基金
文摘
针对现有箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波存在箱粒子冗余问题,提出一种箱粒子划分的概率假设密度滤波多目标跟踪算法。该算法在目标状态估计的更新阶段之前,将预测得到的每一个箱粒子划分成多个箱粒子,从而得到等价的箱粒子集,然后对这些箱粒子集的权值利用区间量测进行更新,从而估计目标的状态及数目。该划分由于将箱粒子划分更小,能更好地利用区间量测信息,可以有效避免箱粒子因压缩不足而导致的估计有偏情况。仿真结果表明所提方法可以有效地提高目标的跟踪性能。
关键词
多目标跟踪
箱粒子
区间分析
概率假设密度滤波
箱粒子划分
Keywords
multi-target tracking
box particle
interval analysis
Probability Hypothesis Density (PHD)filter
box particle dividing
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
基于交互式伯努利滤波的机动目标TBD算法
3
作者
吴孙勇
刘义强
蔡如华
宁巧娇
孙希延
机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
广西精密导航技术与应用重点实验室
出处
《电光与控制》
北大核心
2018年第9期26-32,共7页
基金
国家自然科学基金(61261033
61561016
+6 种基金
61362005)
广西自然科学基金(2016GXNSFAA380073
2014GXNSFAA118352
2014GXNSFBA118280)
广西精密导航技术与应用重点实验室基金(DH201502)
广西密码学与信息安全重点实验室研究课题项目(GCIS201611)
广西高校数据分析与计算重点实验室开放基金项目
文摘
低信噪比环境下,原始数据未知门限的机动目标跟踪是一个比较棘手的问题。提出了一种交互式多模型伯努利(IMM-Bernoulli)检测前跟踪(TBD)算法,该算法结合交互式多模型算法对滤波器中每个目标状态的采样粒子进行预测,利用伯努利滤波对目标粒子进行递归,粒子更新阶段结合TBD算法进行,最终实现目标存在概率及分布密度的更新估计。算法对粒子预测时采用多个模型参与转移预测,使得预测粒子更加接近目标真实运动状态,兼备了伯努利TBD算法和交互式多模算法的特点,可用于处理低信噪比环境下机动弱目标检测跟踪问题,且对目标状态的估计更加精准。仿真实验表明,该滤波器能够实时地估计出目标位置,比传统的伯努利TBD算法具有更好的滤波性能。
关键词
机动目标跟踪
检测前跟踪
机动弱目标
交互式多模
伯努利滤波
Keywords
maneuvering target tracking
track-before-detect
maneuvering dim target
interactive muhiple model
Bernoulli filter
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于辅助粒子滤波与灰色预测的时间序列NAR模型状态估计
被引量:
3
4
作者
马雪莹
蔡如华
宁巧娇
吴孙勇
机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第4期25-29,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61261033
61561016
+3 种基金
61362005)
广西自然科学基金资助项目(2016GXNSF-AA380073
2014GXNSFAA118352
2014GXNSFBA118280)
文摘
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
关键词
粒子滤波
辅助粒子滤波
灰色预测
NAR模型
最小二乘法
Keywords
particle filter
auxiliary particle filter
grey prediction
NAR model
least square method
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法
5
作者
吴孙勇
宁巧娇
蔡如华
孙希延
潘福标
机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
广西精密导航技术与应用重点实验室
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1417-1424,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61561016,61362005)
广西自然科学基金项目(2016GXNSFAA380073,2014GXN SFAA118352,2014GXNSFBA118280)
+2 种基金
广西密码学与信息安全重点实验室开放基金项目(GCIS201611)
广西精密导航技术与应用重点实验室开放基金项目(DH201502)
大学生创新创业训练计划项目(201610595036)
文摘
针对低信噪比条件下多弱小目标检测前跟踪算法跟踪效率低、计算复杂度高等问题,提出一种基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法。首先,针对由目标的贡献强度和噪声获得的目标强度量测图像,利用均值滤波抑制强度量测图像中的噪声;其次,以不交叉原则挑选出强度值较大区域作为区间量测;最后,利用箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波对上述所得的区间量测进行目标跟踪。仿真结果表明,所提出的方法可以提高跟踪性能,且计算效率高。
关键词
箱粒子
区间分析
概率假设密度滤波
弱目标
均值滤波
Keywords
box particle filter
interval analysis
probability hypothesis density filter
small target
mean filter
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于JMS-SMC-PHD滤波的检测前跟踪算法
薛秋条
宁巧娇
吴孙勇
蔡如华
伍雯雯
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020
4
下载PDF
职称材料
2
基于PHD滤波的箱粒子划分多目标跟踪算法
吴孙勇
宁巧娇
蔡如华
刘义强
孙希延
《电光与控制》
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
3
基于交互式伯努利滤波的机动目标TBD算法
吴孙勇
刘义强
蔡如华
宁巧娇
孙希延
《电光与控制》
北大核心
2018
0
下载PDF
职称材料
4
基于辅助粒子滤波与灰色预测的时间序列NAR模型状态估计
马雪莹
蔡如华
宁巧娇
吴孙勇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019
3
下载PDF
职称材料
5
基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法
吴孙勇
宁巧娇
蔡如华
孙希延
潘福标
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019
0
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