题名 区间量测下自适应交互多模型箱粒子滤波机动目标跟踪
1
作者
张俊根
机构
北方民族大学电气信息工程学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2024年第4期591-597,共7页
基金
宁夏自然科学基金资助项目(2021AAC03226)。
文摘
针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足,结合自适应交互多模型算法,提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF,AIMMBPF)算法。该算法利用模型似然后验信息构建修正因子,并结合阈值对马尔可夫转移概率矩阵进行自适应修正,使得匹配模型的概率快速增大,并且可以减小非匹配模型的影响,即使在目标运动模型先验信息不足或者不准确情况下,也能对模型转移概率进行自适应更新。对于量测常受到未知分布和偏差的区间误差所影响而呈现区间形式的问题,将箱粒子代替普通粒子,拟合后验概率密度从而进行滤波。仿真结果表明,相比于原有算法,该算法在区间量测机动目标跟踪的应用中,拥有更优的模型匹配度和目标跟踪精度。
关键词
机动目标跟踪
箱粒子滤波
自适应交互多模型
区间量测
转移概率矩阵
Keywords
maneuvering target tracking
box particle filter
adaptive interacting multiple model
interval measurement
probability transition matrix
分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于IMMBPF的纯方位区间量测机动目标跟踪
被引量:1
2
作者
张俊根
机构
北方民族大学电气信息工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第12期2277-2283,2299,共8页
基金
宁夏自然科学基金资助项目(2021AAC03226)。
文摘
针对纯方位区间量测下机动目标跟踪问题,提出了一种交互式多模型箱粒子滤波(IMMBPF)算法。该算法通过交互式多模型算法估计每个箱粒子的状态,利用多传感器交叉定位构建用于非线性测角区间分析的包含函数。在滤波更新阶段,引入二次压缩算法,使得更新的箱粒子具有更大的新息区间和存活概率,从而达到提高箱粒子多样性和目标状态估计性能的目的。利用等效浮点运算测度,从理论上推导分析了算法的复杂度。通过仿真实验对比了IMMBPF、交互式多模型粒子滤波(IMMPF)和匀速运动模型箱粒子滤波(CV-BPF)三种算法的目标跟踪性能,仿真结果证明了所提算法的有效性。
关键词
箱粒子滤波
交互式多模型
纯方位区间量测
机动目标跟踪
Keywords
Box particle filter
interacting multiple model
bearings-only interval measurement
maneuvering target tracking
分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
题名 区间量测下基于无迹变换的伯努利粒子滤波算法
被引量:1
3
作者
吴孙勇
张馨方
桂丛楠
蔡如华
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
中国电子科技集团公司第五十四研究所
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1523-1527,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61261033
61561016
+6 种基金
61362005)
广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118352
2014GXNSFBA118280
2016GXNSFAA380073)
广西精密导航技术与应用重点实验室基金项目(DH201502)
广西高校数据分析与计算重点实验室开放基金项目
广西密码学与信息安全重点实验室研究课题(GCIS201611)
文摘
针对区间量测下目标的实时检测与跟踪问题,提出基于无迹变换的伯努利粒子滤波算法(BernoulliUpf).该算法在伯努利粒子滤波算法(Bernoulli-pf)的基础上融合无迹卡尔曼滤波(UKF),融合后的算法在预测步骤产生持续存活粒子时,充分考虑到当前时刻的量测,从而引导粒子向高似然区域移动,使得粒子分布更加接近真实状态的后验分布.仿真实验表明,Bernoulli-Upf算法的估计精度优于Bernoulli-pf算法.
关键词
目标跟踪
区间量测
伯努利滤波
无迹卡尔曼滤波
粒子滤波
Keywords
target tracking
interval measurement
Bernoulli filter
unscented Kalman filter
particle filter
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 多传感器箱粒子PHD滤波多目标跟踪算法
被引量:4
4
作者
蔡如华
杨标
吴孙勇
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4期385-392,共8页
基金
国家自然科学基金(61561016,61362005)
广西密码学与信息安全重点实验室研究课题项目(GCIS201611)。
文摘
针对目标检测概率较低导致单个传感器无法对目标进行有效检测并跟踪的问题,本文提出了多传感器箱粒子概率假设密度(multi-sensor box particle probability hypothesis density filter,MS-BOX-PHD)滤波器。MS-BOX-PHD滤波器首先将多个传感器的量测转换、融合成为一个量测集合,并利用箱粒子概率假设密度(box particle probability hypothesis density filter,BOX-PHD)滤波器对多个目标的状态进行预测和更新。数值实验表明,相较于单传感器箱粒子概率假设密度(Single-BOX-PHD)滤波器,MS-BOX-PHD滤波器在目标检测概率较低时,能够有效地对多目标的状态和数目进行估计;相较于区间量测下多传感器标准PHD粒子(multi-sensor standard probability hypothesis density particle filter with interval measurement,IM-PHD-PF)滤波器,在达到相同的跟踪性能时,计算效率提升了38.57%。
关键词
多传感器
箱粒子滤波
概率假设密度滤波
区间量测
Keywords
multi-sensor
box particle filter
probability hypothesis density filter
interval measurement
分类号
TP302.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于箱粒子的ET-CBMeMBer滤波算法
被引量:4
5
作者
刘艳君
刘祖鹏
机构
新乡学院计算机与信息工程学院
河南工学院电子通信工程系
出处
《电光与控制》
北大核心
2017年第8期56-60,共5页
基金
河南省高等学校重点科研项目(14A510025
17B510001)
文摘
为解决扩展目标跟踪算法量测不精确的问题,提出一种基于箱粒子滤波的ET-CBMeMBer滤波算法。该算法基于随机集理论,首先将扩展目标的状态集和观测集随机化,然后基于区间分析技术,推导了适用于区间量测的多扩展目标伪似然函数和势平衡多伯努利多扩展目标状态更新方程,并提出了适用于区间量测的模糊ART区间量测集划分方法,继而在量测集划分的基础上对目标进行持续稳定的跟踪。最后进行了仿真实验,结果表明了所提算法的有效性。
关键词
目标跟踪算法
扩展目标
区间量测
CBMeMBer滤波
箱粒子滤波
Keywords
target tracking algorithm
extended target
interval measurement
CBMeMBer filter
box particle
分类号
O213.2
[理学—概率论与数理统计]
题名 基于盒粒子滤波的多扩展目标伯努利滤波算法
被引量:1
6
作者
赵小龙
机构
安徽工业经济职业技术学院计算机与艺术学院
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期92-97,103,共7页
基金
安徽省高校自然科学研究重点项目资助(KJ2017A645)
安徽省高校质量工程项目资助(2017jyxm0723
+1 种基金
2016jxtd019
2015gxk123)
文摘
针对非线性和区间量测条件下的多扩展目标跟踪问题,提出了一种基于盒粒子滤波的多扩展目标MeMBer滤波算法。该算法首先将盒粒子滤波引入到改进的ET-MeMber滤波中,并推导了适用于区间量测的多扩展目标伪似然函数和状态更新方程,接着给出了基于MD-AP聚类的区间量测集划分方法来处理滤波过程中存在的区间量测集划分问题。仿真实验结果表明,所提算法能够快速高效地对区间量测进行处理,与传统的序贯蒙特卡洛实现方式相比,具有更好的跟踪性能。
关键词
扩展目标
区间量测
多伯努利滤波
盒粒子
Keywords
extended target
interval measurements
MeMBer filter
box particle
分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于箱粒子滤波的再入弹道目标跟踪
7
作者
倪鹏
刘进忙
刘昌云
李振兴
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《现代防御技术》
北大核心
2016年第4期72-80,100,共10页
基金
国家自然科学青年基金项目(61102109)
文摘
弹道目标在再入段运动方式的不确定性和复杂性导致了跟踪问题呈现非线性、不精确性。为此,引入一种"广义粒子滤波"算法——箱粒子滤波算法对再入段的弹道目标进行跟踪。该算法有别于传统点量测和误差统计模型,采用基于区间分析的箱粒子来处理这类不精确性,更加符合实际系统的工作情况,且克服了粒子滤波因需大量粒子拟合带来的实时性差的问题。仿真实验将新算法与粒子滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行了对比。仿真结果表明,在确保了跟踪精度的前提下,新算法计算效率更高,是个很有效的跟踪再入目标的非线性滤波算法。
关键词
目标跟踪
箱粒子滤波
再入弹道
区间量测
粒子滤波
区间 分析
Keywords
targets tracking
box particle filter
reentry trajectory
interval measurement
particle filter
interval analysis
分类号
TJ761.3
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
题名 一种改进的箱粒子滤波目标跟踪算法
8
作者
桂丛楠
吴孙勇
蔡如华
陈亚静
廖桂生
机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
出处
《桂林电子科技大学学报》
2016年第3期186-189,共4页
基金
国家自然科学基金(61261033
41201479
+2 种基金
61062003
61162007)
广西自然科学基金(2013GXNSFBA019270)
文摘
当箱粒子滤波算法在噪声环境下对目标进行检测与跟踪时,由于量测噪声分布不合理,导致广义似然函数表达精度不高,提出了一种改进的箱粒子滤波目标跟踪算法。该算法以高斯分布表示区间噪声,从箱粒子滤波的预测与更新步骤出发,在高斯分布环境下修改广义似然函数,推导了伯努利箱粒子滤波更新过程的表达式。
关键词
伯努利滤波
箱粒子
区间量测
广义似然函数
Keywords
Bernoulli filter
box-particle
interval measurement
generalized likelihood function
分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]