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基于迭代卡尔曼粒子滤波器的锂电池SOC估算算法研究 预览
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作者 罗世昌 杨进 《工业控制计算机》 2019年第2期104-106,共3页
荷电状态(SOC)估算是电动汽车电池管理系统中最为核心的一个参数,对其精确估计能有效提高锂电池寿命及使用效率。考虑到基于扩展卡尔曼滤波(EKF)波算法存在的不足,应用粒子滤波算法对锂电池SOC进行在线估计,有效降低EKF过程中高阶损失... 荷电状态(SOC)估算是电动汽车电池管理系统中最为核心的一个参数,对其精确估计能有效提高锂电池寿命及使用效率。考虑到基于扩展卡尔曼滤波(EKF)波算法存在的不足,应用粒子滤波算法对锂电池SOC进行在线估计,有效降低EKF过程中高阶损失误差。针对粒子退化问题,提出基于IEKF算法在采样阶段对每个粒子计算其均值及协方差以优化建议密度函数,随后利用该均值及协方差指导粒子重采样。采用1C恒流工况及动态测试工况(DST)对实验结果进行分析验证,实验结果表明相比于粒子滤波(PF)及扩展卡尔曼滤波算法(EKF),改进的粒子滤波具备更好的估算精度。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC) 锂电池 粒子滤波(PF) 迭代卡尔曼粒子滤波算法(IEKF-PF)
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一种基于粒子滤波的双极化雷达检测前跟踪算法 预览
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作者 李超 李永祯 王雪松 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期723-731,共9页
针对雷达在低信噪比(signal to noise ratio,SNR)条件下对运动目标的检测和跟踪难题,提出了一种基于粒子滤波(particle filter,PF)的双极化雷达运动目标检测前跟踪(track before detect,TBD)算法,又称联合粒子滤波检测前跟踪(joint part... 针对雷达在低信噪比(signal to noise ratio,SNR)条件下对运动目标的检测和跟踪难题,提出了一种基于粒子滤波(particle filter,PF)的双极化雷达运动目标检测前跟踪(track before detect,TBD)算法,又称联合粒子滤波检测前跟踪(joint particle filter-track before detect,JPF-TBD)方法.该算法借鉴传统的TBD算法处理框架,以经典PF算法为基础,使用双通道幅度相位似然比函数计算粒子权值,并实现了完整的PF过程.与同类研究相比,所提算法能够充分利用双极化雷达各通道幅度和相位信息,进一步扩展了PF算法的应用范围.仿真实验表明:在SNR>10 dB,虚警概率为10-6的情况下所提算法对目标的检测概率大于0.8. 展开更多
关键词 极化雷达 运动目标 检测前跟踪(TBD) 粒子滤波(PF) 检测概率
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页岩气压裂井下工况多步预测方法研究
3
作者 胡瑾秋 田斯赟 万芳杏 《中国安全科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期115-121,共7页
为实现页岩气压裂井下工况预测,及时预控异常工况,基于粒子滤波(PF)算法与自回归滑动平均(ARMA)模型,提出优化的局部加权线性回归(LWLR)模型的方法。该方法以ARMA模型与PF算法构建PFARMA模型,并用该模型预测井口压力的变化,再将... 为实现页岩气压裂井下工况预测,及时预控异常工况,基于粒子滤波(PF)算法与自回归滑动平均(ARMA)模型,提出优化的局部加权线性回归(LWLR)模型的方法。该方法以ARMA模型与PF算法构建PFARMA模型,并用该模型预测井口压力的变化,再将预测效果作为优化LWLR模型参数的依据,得到最优压力参数的LWLR模型,最后以某段页岩气压裂压力数据为例,比较优化的LWLR模型与传统模型的预测结果。结果表明:优化的LWLR模型预测精度有所提高,并且更能准确描述数据的变化趋势及幅度。 展开更多
关键词 页岩气压裂 工况预测 粒子滤波(PF) 自回归滑动平均(ARMA)模型 局部加权线性回归(LWLR)
基于机器学习的小型核反应堆系统状态预测方法 被引量:1
4
作者 曾聿赟 刘井泉 +1 位作者 杨春振 孙凯超 《核动力工程》 CSCD 北大核心 2018年第1期117-121,共5页
为支持小型可移动高温熔盐堆(TFHR)自动控制系统的开发,提出了一种基于机器学习的反应堆状态预测模型,以根据仪控系统的监测数据评估反应堆当前状态并预测其未来发展。该模型由一个反应堆物理子模型和热工子模型构成,由TFHR一回路的RE... 为支持小型可移动高温熔盐堆(TFHR)自动控制系统的开发,提出了一种基于机器学习的反应堆状态预测模型,以根据仪控系统的监测数据评估反应堆当前状态并预测其未来发展。该模型由一个反应堆物理子模型和热工子模型构成,由TFHR一回路的RELAP模型生成训练数据,通过支持向量回归(SVR)训练得到,并采用粒子滤波(PF)方法估计其中的未知模型参数。通过TFHR反应性引入事故的测试算例表明,本文提出的预测模型在预测反应堆状态、估计模型参数(如反应性引入率)等方面具有良好的性能。 展开更多
关键词 机器学习 状态预测 粒子滤波(PF) 反应堆自动控制
基于粒子滤波的速度轨迹补偿 预览
5
作者 高虹 苏新彦 +1 位作者 姚金杰 王智伟 《计算机系统应用》 2017年第3期264-267,共4页
在膛内测速中,恢复经过特殊信号处理得到的速度缺失段时,会受到烟雾、火光和冲击波等因素的干扰,此干扰会导致实际获取的运动目标在出膛口时刻的多普勒信号能量特别微弱,速度出现相应的缺失,降低了测量的精度.针对此干扰,采用基于粒子... 在膛内测速中,恢复经过特殊信号处理得到的速度缺失段时,会受到烟雾、火光和冲击波等因素的干扰,此干扰会导致实际获取的运动目标在出膛口时刻的多普勒信号能量特别微弱,速度出现相应的缺失,降低了测量的精度.针对此干扰,采用基于粒子滤波(PF)对速度轨迹做补偿的方法,避开速度缺失段对速度曲线进行采样插值,首先对插值后缺失段速度进行拟合,的方法得到缺失段速度模型,然后再利用此模型对速度进行恢复优化.由于膛口速度是判断目标出膛时刻的关键影响因素,而速度缺失段通常出现在运动目标出膛口时刻,因此采用基于粒子滤波(PF)对速度轨迹做补偿的方法对速度缺失段的恢复显得至关重要. 展开更多
关键词 膛内测速 速度缺失 粒子滤波(PF) 分段插值
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基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法 被引量:11
6
作者 王尔申 庞涛 +1 位作者 曲萍萍 蓝晓宇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期885-890,共6页
针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变... 针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。 展开更多
关键词 混沌理论 粒子群优化(PSO) 粒子滤波(PF) 粒子退化 非线性系统 非高斯噪声
粒子群优化粒子滤波的接收机自主完好性监测 被引量:1
7
作者 王尔申 曲萍萍 +2 位作者 庞涛 蓝晓宇 陈佳美 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2572-2578,共7页
接收机自主完好性监测(RAIM)是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统(GNSS)在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒... 接收机自主完好性监测(RAIM)是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统(GNSS)在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的故障检测和隔离算法。通过粒子群优化粒子滤波对状态估计进行一致性检验实现故障检测。采集实测数据验证算法的检测性能,并与基于基本粒子滤波的完好性监测算法进行比较,结果表明:本文所提算法在非高斯测量噪声下可检测并隔离全球定位系统(GPS)故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的完好性监测算法性能,对研究北斗卫星导航系统(BDS)接收机自主完好性监测具有一定的意义。 展开更多
关键词 全球定位系统(GPS) 接收机自主完好性监测(RAIM) 粒子滤波(PF) 障检测 粒子群优化(PSO) 北斗卫星导航系统(BDS)
基于多特征自适应融合的分类采样跟踪算法 被引量:2
8
作者 夏瑜 吴小俊 +1 位作者 李菊 周立凡 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期325-331,共7页
针对目标跟踪中的场景易变和目标模板不稳定等问题,提出了一种基于多特征自适应融合的分类采样跟踪算法。算法利用密集特征信息将目标模板用多个重叠子区域划分,每个子区域对应一个多特征采样窗口。利用多特征自适应融合构造强可区分性... 针对目标跟踪中的场景易变和目标模板不稳定等问题,提出了一种基于多特征自适应融合的分类采样跟踪算法。算法利用密集特征信息将目标模板用多个重叠子区域划分,每个子区域对应一个多特征采样窗口。利用多特征自适应融合构造强可区分性的目标模型,最大程度地提高各子区域之间的互补性,以增强目标模板的区分能力。在粒子滤波(PF)框架下,多特征自适应融合策略提高了目标观测质量,保证跟踪的持续稳定。实验结果表明,本文所提算法具有良好的目标跟踪性能,并对动态场景、目标形变及遮挡情况具有较好的跟踪准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉跟踪 粒子滤波(PF) 多特征融合 分类采样
紧耦合粒子滤波与均值漂移的红外目标跟踪 被引量:1
9
作者 赵鹏鹏 崔少辉 +2 位作者 高敏 方丹 张文泉 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1077-1085,共9页
为了提高复杂背景下红外目标跟踪的准确性和鲁棒性,提出了紧耦合粒子滤波(PF)与均值漂移(mean shift)的红外目标跟踪方法。在PF框架下,利用一组5参数集(中心横坐标、中心纵坐标、宽度、高度以及倾斜角)作为状态变量表征随机的粒... 为了提高复杂背景下红外目标跟踪的准确性和鲁棒性,提出了紧耦合粒子滤波(PF)与均值漂移(mean shift)的红外目标跟踪方法。在PF框架下,利用一组5参数集(中心横坐标、中心纵坐标、宽度、高度以及倾斜角)作为状态变量表征随机的粒子样本;然后使用自适应均值漂移作为一种迭代模式寻找过程,对随机粒子样本进行重新分配,使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,同时利用迭代过程中的Bhattacharyya系数对粒子的权值进行更新;最后利用重新分配后的加权粒子集合实现对红外目标的跟踪。实现结果表明,与一般的PF相比,本文方法能有效减少所需粒子数(N=15),进而降低跟踪耗时;与现有的PF与均值漂移相结合的方法相比,本文方法在耗费时间仅增加14%的代价上,使跟踪误差大大降低(约为原误差的1/3至1/4),准确性和鲁棒性得到显著提高;本文方法能够实现在复杂背景下稳健准确地跟踪红外目标。 展开更多
关键词 目标跟踪 粒子滤波(PF) 均值漂移 模板更新
基于改进粒子滤波和自适应融合的目标跟踪
10
作者 吴迪 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期960-968,共9页
针对复杂环境下视频目标跟踪精确度低的问题,提出了一种基于混合迭代无迹粒子滤波(HI-UPF)和关联系数自适应融合的目标跟踪算法。首先采用统计线性回归的方法对无迹变换进行优化,提出了HI-UPF,不仅提升了滤波精度,而且有效降低了算法... 针对复杂环境下视频目标跟踪精确度低的问题,提出了一种基于混合迭代无迹粒子滤波(HI-UPF)和关联系数自适应融合的目标跟踪算法。首先采用统计线性回归的方法对无迹变换进行优化,提出了HI-UPF,不仅提升了滤波精度,而且有效降低了算法的时间消耗;其次基于关联系数,采用一种自适应融合方法,实现了加性融合和乘性融合的自适应切换,并根据关联系数提出一种改进的自适应加性融合方法。仿真实验表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪具有较高的精度和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 粒子滤波(PF) 迭代无迹卡尔曼滤波(IUKF) 关联系数 自适应融合
IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法 预览 被引量:3
11
作者 苗少帅 周峰 《重庆邮电大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2015年第1期44-48,共5页
针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法。该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤... 针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法。该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能。仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果。该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义。 展开更多
关键词 交互式多模型(IMM) 迭代无迹卡尔曼 粒子滤波(PF) 再入目标 机动
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基于OOSM-PF的微弱目标检测前跟踪 预览
12
作者 谭顺成 王国宏 +1 位作者 于洪波 关成斌 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期162-165,共4页
由于量测数据预处理以及通信延迟等因素的影响,集中式融合跟踪系统面临着无序量测的问题。针对低信噪比和无序量测情况下的微弱目标检测与跟踪,提出了一种基于无序量测和粒子滤波的检测前跟踪方法,然后将该方法的性能与顺序量测滤波... 由于量测数据预处理以及通信延迟等因素的影响,集中式融合跟踪系统面临着无序量测的问题。针对低信噪比和无序量测情况下的微弱目标检测与跟踪,提出了一种基于无序量测和粒子滤波的检测前跟踪方法,然后将该方法的性能与顺序量测滤波方法以及丢弃无序量测方法的性能进行分析对比。仿真结果表明,该算法可以有效处理无序量测问题,实现对微弱目标的有效检测和跟踪,其目标跟踪精度接近顺序量测滤波的跟踪精度。 展开更多
关键词 无序量测(OOSM) 粒子滤波(PF) 检测前跟踪(TBD) 微弱目标跟踪
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基于频率和波达角无源定位及其滤波算法研究 预览
13
作者 谈欣荣 高宪军 霍长庚 《现代防御技术》 北大核心 2014年第3期75-80,共6页
为了解决机动模型的无源定位问题,在二维平面机动模型的基础上提出了利用频率和波达角进行无源定位的方法,进行了可观测分析,给出了可观测分析结果。同时将EKF(extended Kalman filter),UKF(unscented Kalman filter),PF(part... 为了解决机动模型的无源定位问题,在二维平面机动模型的基础上提出了利用频率和波达角进行无源定位的方法,进行了可观测分析,给出了可观测分析结果。同时将EKF(extended Kalman filter),UKF(unscented Kalman filter),PF(particle filter)等非线性滤波方法应用到无源定位系统模型中。仿真结果表明,EKF滤波方法用时最短,PF滤波方法精度最高。 展开更多
关键词 频率变化率 波达角 可观测性 扩展卡尔曼滤波(EKF) 无迹卡尔曼滤波(UKF) 粒子滤波(PF)
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基于特征融合的粒子滤波目标跟踪新方法 被引量:27
14
作者 闫河 刘婕 +2 位作者 杨德红 王朴 金炜 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1990-1999,共10页
针对传统粒子滤波(PF)算法采用单一颜色特征建模跟踪目标性能差的缺陷,提出一种颜色特征与纹理特征相融合的PF目标跟踪新算法。首先,采用一种具有抗噪声和保护纹理边缘的全局中值二值模式(GMBP)纹理算子,对模板图像进行局部差绝对... 针对传统粒子滤波(PF)算法采用单一颜色特征建模跟踪目标性能差的缺陷,提出一种颜色特征与纹理特征相融合的PF目标跟踪新算法。首先,采用一种具有抗噪声和保护纹理边缘的全局中值二值模式(GMBP)纹理算子,对模板图像进行局部差绝对值处理,得到幅值序列模板,将幅值序列模板内的中值作为模板的阈值,与模板邻域比较获得新的纹理图像;然后,与具有光照不变特性的局部二值模式(LBP)纹理算子结合,形成一种(GMLBP)新的纹理描述算子。最后,分别计算GMLBP纹理特征粒子权值和HSV颜色特征粒子权值,并依据权值大小确定融合系数,对纹理特征粒子权值和颜色特征粒子权值进行线性融合,再对融合后粒子权值进行归一化处理,从而得到目标位置状态的最终估计值。对比实验结果表明,相对于单一颜色特征的目标跟踪算法,所提算法捕捉目标位置准确且具有更低的平均跟踪误差,其平均误差降低了近2倍。 展开更多
关键词 目标跟踪 粒子滤波(PF) 颜色特征 GMLBP纹理算子 特征融合
粒子滤波联合目标跟踪分类算法 预览
15
作者 詹锟 蒋宏 +2 位作者 徐龙 白亮 武梦洁 《航空科学技术》 2014年第7期73-78,共6页
针对现有联合目标跟踪分类(JTC)算法计算量大实时性差的缺陷,本文在JTC求解中引入粒子滤波,替代数值积分,大大缩短了计算时间;利用低分辨率常规雷达(LRR)提供的目标运动学信息和电子支援措施(ESM)提供的目标电磁设备信息,同时提... 针对现有联合目标跟踪分类(JTC)算法计算量大实时性差的缺陷,本文在JTC求解中引入粒子滤波,替代数值积分,大大缩短了计算时间;利用低分辨率常规雷达(LRR)提供的目标运动学信息和电子支援措施(ESM)提供的目标电磁设备信息,同时提高了目标的识别概率和跟踪性能。仿真验证了粒子滤波联合目标跟踪分类算法的实时性和有效性。 展开更多
关键词 联合目标跟踪分类算法(JTC) 粒子滤波(PF) 低分辨率雷达(LRR) 电子支援措施(ESM)
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基于多传感器粒子权重优化的序贯最大似然比故障诊断算法 被引量:1
16
作者 胡振涛 付春玲 刘宇 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1549-1556,共8页
针对多传感器量测下非线性系统故障诊断问题,给出了一种基于多传感器粒子权重优化的序贯最大似然比检验——故障诊断(SMLR—MWOPF)算法。首先,为改善量测随机噪声对粒子权重度量稳定性不良影响,结合多源信息融合技术实现对多传感... 针对多传感器量测下非线性系统故障诊断问题,给出了一种基于多传感器粒子权重优化的序贯最大似然比检验——故障诊断(SMLR—MWOPF)算法。首先,为改善量测随机噪声对粒子权重度量稳定性不良影响,结合多源信息融合技术实现对多传感器量测中冗余和互补信息的提取和利用,设计一种粒子权重优化策略;通过减小粒子权重方差以改善粒子权重的可靠性和稳定性,进而实现滤波器估计精度的提升。其次,结合序贯概率比检验(SPRT)和交互式多模型(IMM)框架构建了一种基于残差检测的在线序贯最大似然比检验方法;另外,在结构上合理简化输入交互和输出交互环节,以降低粒子滤波(PF)在IMM模型结构实现中的计算复杂度。理论分析和仿真实验验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 多源信息融合 似然比检验 粒子滤波(PF) 粒子权重优化
一种新的基于似然比的弱目标TBD方法 预览 被引量:3
17
作者 邹丁秋 程婷 何子述 《雷达科学与技术》 2013年第3期305-310,共6页
在当前基于粒子滤波的检测前跟踪(PF—TBD)算法中,通常是利用累积似然比去检测目标,由于能量累积的效果,无法快速检测到目标的消失。针对这个问题,提出了一种新的基于似然比的检测前跟踪方法。该方法运用单个时刻的似然比进行目... 在当前基于粒子滤波的检测前跟踪(PF—TBD)算法中,通常是利用累积似然比去检测目标,由于能量累积的效果,无法快速检测到目标的消失。针对这个问题,提出了一种新的基于似然比的检测前跟踪方法。该方法运用单个时刻的似然比进行目标有无判别,并结合多个连续时刻的判别结果给出最终的目标检测结果。仿真结果表明,与传统的基于似然比的弱目标检测前跟踪方法相比,该方法能够减小目标出现时的检测延时,并且能够有效地检测到目标消失。 展开更多
关键词 弱目标 检测前跟踪(TBD) 似然比 粒子滤波(PF)
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基于粒子滤波的空-地目标跟踪算法 被引量:8
18
作者 宋策 张葆 +1 位作者 尹传历 王超 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期2017-2023,共7页
针对空一地目标跟踪中目标大幅度变速运动而引起的跟踪失败问题,基于Kristan等人提出的双步(TS)动态模型框架,对空一地目标跟踪中目标运动特点进行分析与建模,改进TS模型中的保守模型以适应加速运动,提出适于描述大幅度变速运动... 针对空一地目标跟踪中目标大幅度变速运动而引起的跟踪失败问题,基于Kristan等人提出的双步(TS)动态模型框架,对空一地目标跟踪中目标运动特点进行分析与建模,改进TS模型中的保守模型以适应加速运动,提出适于描述大幅度变速运动的加速度双步(TSA)动态模型作为粒子滤波(PF)跟踪算法的动态模型,实现对粒子状态的精确预测,进而达到使用较少粒子即可对目标鲁棒跟踪的目的。对空一地目标跟踪的测试视频进行测试,结果表明,本文算法可对大幅度变速运动目标稳定跟踪,正确跟踪率为92%,对目标尺寸约为25pixel×30pixel时的处理帧率为29frame/s。本文算法具有较好的鲁棒性与实时性。 展开更多
关键词 粒子滤波(PF) 动态模型 目标跟踪
基于PF-DC的多传感器目标跟踪算法 预览 被引量:1
19
作者 姜鹏 关成斌 +1 位作者 李晓明 曹倩 《舰船电子工程》 2013年第3期31-33,共3页
针对传统的粒子滤波(PF)的多传感器目标跟踪算法存在计算量过大的问题,研究了一种基于PF和数据压缩(PF-DC)的多传感器目标跟踪算法。仿真结果表明,与传统的串行多传感器PF算法相比较,该算法可以极大的降低算法的计算量,从而有效地... 针对传统的粒子滤波(PF)的多传感器目标跟踪算法存在计算量过大的问题,研究了一种基于PF和数据压缩(PF-DC)的多传感器目标跟踪算法。仿真结果表明,与传统的串行多传感器PF算法相比较,该算法可以极大的降低算法的计算量,从而有效地提高算法的实时性。 展开更多
关键词 粒子滤波(PF) 数据压缩(DC) 多传感器 目标跟踪
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移动机器人的动态目标实时检测与跟踪 被引量:4
20
作者 杨淑莹 刘婷婷 +1 位作者 葛为民 王光彪 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2198-2204,共7页
通过移动机器人的视觉系统可以实现动态目标的 检测与跟踪。提出一种基于改进的高斯混合模型(GMM)的 实时动态目标检测算法,算法引入分块思想,在模型更新过程中动态调整GMM分布数目和学 习率,通过改进匹配准则来减小误检率(FPR)和... 通过移动机器人的视觉系统可以实现动态目标的 检测与跟踪。提出一种基于改进的高斯混合模型(GMM)的 实时动态目标检测算法,算法引入分块思想,在模型更新过程中动态调整GMM分布数目和学 习率,通过改进匹配准则来减小误检率(FPR)和漏检率(FNR) 。在目标检测的基础上,采用一种融合均值偏移(MS:Mean Shift)和粒子滤波(FP:Particl e Filter)的算法对 目标实时跟踪,在利用MS算法获得的最优候选区域周围散布采样粒子,根 据偏移向量的大小自适应调节粒子数目,不仅具有较快的收敛速度,且对遮挡具有较好的鲁 棒性。实验结 果表明,将两种改进后的算法应用于移动机器人的视觉系统中,能够对动态场景中的动态目 标实时检测与跟踪,较传统算法在实时性和精确性上均获得一定提高。 展开更多
关键词 移动机器人 目标检测与跟踪 高斯混合模型(GMM) 均值漂移(MS) 粒子滤波(PF)
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