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自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪(英文)
被引量：
5
1
作者
徐超
高敏
杨耀
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1942-1949,共8页
分层卡尔曼粒子滤波成功应用于目标跟踪,但其只对目标位置进行了优化,忽略了其他仿射参数,导致跟踪中的粒子数目仍然很大。为了实现复杂环境下的快速目标跟踪,提出一种带有自调整策略的分层卡尔曼粒子滤波方法。该方法将目标划分为线性...
分层卡尔曼粒子滤波成功应用于目标跟踪,但其只对目标位置进行了优化,忽略了其他仿射参数,导致跟踪中的粒子数目仍然很大。为了实现复杂环境下的快速目标跟踪,提出一种带有自调整策略的分层卡尔曼粒子滤波方法。该方法将目标划分为线性和非线性状态空间,并通过少量粒子的迭代过程在非线性状态空间逐步搜索最优状态。其详细过程如下:首先,利用卡尔曼滤波预测目标位置,结合目标运动信息计算潜在目标区域;然后在该区域内生成一组随机粒子,通过在线姿态估计对粒子状态进行调整,并将观测结果与目标模板进行比较,修正粒子摄动的方向以逼近目标。把该方法应用于大机动目标的视频序列中,并与现有的跟踪方法进行了对比。结果表明,所提方法能够以少量粒子实现准确、稳定的目标跟踪,大大降低了跟踪算法的运算量,提高了跟踪效果。
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关键词
分层卡尔曼粒子滤波
自调整策略
姿态估计
目标跟踪
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职称材料
卡尔曼粒子滤波中基于精确运动模型的局部区域估计（英文）
被引量：
4
2
作者
徐超
高敏
杨耀
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期3475-3482,共8页
粒子滤波广泛应用于对精度和稳定性要求较高的目标跟踪,但其计算量大,并且计算复杂度随着状态量和粒子数目增长迅速增加。将目标跟踪转化为由粗到精的搜索过程,提出了一种基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波算法。该方法利用加...
粒子滤波广泛应用于对精度和稳定性要求较高的目标跟踪,但其计算量大,并且计算复杂度随着状态量和粒子数目增长迅速增加。将目标跟踪转化为由粗到精的搜索过程,提出了一种基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波算法。该方法利用加速度的运动模型在真实目标位置的周围估计目标的散布范围,并在该范围内随机生成粒子,寻找精确的目标位置。文中引入加加速度模型主要是由于现有方法的状态量阶数不足,导致模型精确度较低,无法应对大机动目标的跟踪。因此,引入了高阶状态变量加加速度,并将其用于改进分层卡尔曼粒子滤波的运动模型。利用分层卡尔曼粒子滤波、粒子滤波以及提出的方法进行了跟踪试验,结果表明,基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波模型的跟踪方法能够提高线性运动的预测精度,实现复杂环境下精确稳定的跟踪。
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关键词
改进
分层卡尔曼粒子滤波
由粗到精搜索策略
区域估计
JERK模型
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职称材料
题名
自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪(英文)
被引量：
5
1
作者
徐超
高敏
杨耀
机构
军械工程学院导弹工程系
重庆光电技术研究所
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1942-1949,共8页
基金
军内科研项目
军械工程学院科研基金(YJJM11018)
文摘
分层卡尔曼粒子滤波成功应用于目标跟踪,但其只对目标位置进行了优化,忽略了其他仿射参数,导致跟踪中的粒子数目仍然很大。为了实现复杂环境下的快速目标跟踪,提出一种带有自调整策略的分层卡尔曼粒子滤波方法。该方法将目标划分为线性和非线性状态空间,并通过少量粒子的迭代过程在非线性状态空间逐步搜索最优状态。其详细过程如下:首先,利用卡尔曼滤波预测目标位置,结合目标运动信息计算潜在目标区域;然后在该区域内生成一组随机粒子,通过在线姿态估计对粒子状态进行调整,并将观测结果与目标模板进行比较,修正粒子摄动的方向以逼近目标。把该方法应用于大机动目标的视频序列中,并与现有的跟踪方法进行了对比。结果表明,所提方法能够以少量粒子实现准确、稳定的目标跟踪,大大降低了跟踪算法的运算量,提高了跟踪效果。
关键词
分层卡尔曼粒子滤波
自调整策略
姿态估计
目标跟踪
Keywords
hierarchical Kalman-particle filter
self-tuning strategy
pose estimation
target tracking
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
卡尔曼粒子滤波中基于精确运动模型的局部区域估计（英文）
被引量：
4
2
作者
徐超
高敏
杨耀
机构
军械工程学院导弹工程系
重庆光电技术研究所
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期3475-3482,共8页
基金
军内科研项目
军械工程学院科研基金(YJJM11018)
文摘
粒子滤波广泛应用于对精度和稳定性要求较高的目标跟踪,但其计算量大,并且计算复杂度随着状态量和粒子数目增长迅速增加。将目标跟踪转化为由粗到精的搜索过程,提出了一种基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波算法。该方法利用加速度的运动模型在真实目标位置的周围估计目标的散布范围,并在该范围内随机生成粒子,寻找精确的目标位置。文中引入加加速度模型主要是由于现有方法的状态量阶数不足,导致模型精确度较低,无法应对大机动目标的跟踪。因此,引入了高阶状态变量加加速度,并将其用于改进分层卡尔曼粒子滤波的运动模型。利用分层卡尔曼粒子滤波、粒子滤波以及提出的方法进行了跟踪试验,结果表明,基于精确运动模型的改进分层卡尔曼粒子滤波模型的跟踪方法能够提高线性运动的预测精度,实现复杂环境下精确稳定的跟踪。
关键词
改进
分层卡尔曼粒子滤波
由粗到精搜索策略
区域估计
JERK模型
Keywords
improved hierarchical Kalman-particle filter
coarse-to-fine
region estimation
Jerk model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪(英文)
徐超
高敏
杨耀
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015
5
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职称材料
2
卡尔曼粒子滤波中基于精确运动模型的局部区域估计（英文）
徐超
高敏
杨耀
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015
4
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职称材料
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