基于粒子滤波的机动目标跟踪方法研究

来源 :西安电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hrz2009
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机动目标跟踪研究对目标机动不能准确描述的估计问题,是近年来科学界研究较多的课题。由于其有效而广阔的理论和应用前景,在军事和民用领域得到越来越广泛的应用。但随着跟踪环境和目标机动性能发生变化,各种应用系统对机动目标跟踪提出了日益复杂的要求。因而,寻找更为实时有效的机动目标跟踪方法具有重要的意义。本文研究基于粒子滤波的机动目标跟踪,提出了实时有效的跟踪算法,以期解决跟踪过程中计算量大、精确度低的问题。首先,针对多模型跟踪机动目标的实时性问题,提出多模型拟蒙特卡罗-高斯粒子滤波(MM-QMC-GPF)算法和迭代多模型粒子滤波算法。前者对状态采样方法进行了改进,QMC采样代替传统的MC采样,后者通过迭代过程产生重要性密度函数,使之更符合真实的后验概率分布。实验表明,MM-QMC-GPF算法和迭代多模型粒子滤波算法均克服了传统多模型粒子滤波算法计算量大的缺点,有效的提高了目标跟踪的实时性;其次,在GPF算法的基础上,提出了一种新的采样间隔自适应调整算法,通过预测状态协方差矩阵的2-范数自适应的调整采样间隔,实验证明,该算法在不影响跟踪精度的条件下,跟踪耗时显著降低;最后,研究了用于机动目标跟踪的一种实时有效的变速率粒子滤波(VRPF)算法,该算法具有跟踪精度高、运行时间短的特性,对于工程实践具有良好的应用价值。
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