广东省自然科学基金(S2012010009417)
- 作品数：6 被引量：15H指数：3
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- 非均匀稀疏采样环境的改进高斯粒子滤波方法被引量：1
- 2013年
- 粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法。在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀疏采样观测数据进行有效处理的原因,通过引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善高斯粒子滤波器在时间更新阶段预测粒子和预测协方差估计的准确性,从而提高观测更新阶段重要性密度函数的估计精度,实现对目标状态的精确估计。实验结果表明,对于一维非线性非高斯例子,提出方法要稍好于传统的PF、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF);而对于实际的非均匀稀疏采样观测样本,提出方法要远好于PF、APF和GPF,能够有效对目标进行状态估计。
- 李良群谢维信
- 一种具有信息保持能力的GM-PHD滤波器被引量：8
- 2013年
- 概率假设密度(PHD)滤波器是解决虚警、漏检和目标数未知情况下多目标跟踪问题的新方法.然而在该滤波器中已存在的目标一旦在某个时刻不能被传感器检测到,漏检目标的大量信息会被滤波器丢弃.为解决漏检目标的信息丢失问题,对PHD滤波器的预测和更新方程进行了修正,提出了一种具有信息保持能力的PHD滤波器.在此基础上提出了适用于线性高斯模型的修正PHD滤波器高斯混合(GM)实现算法.仿真实验结果表明,与现有的PHD滤波器相比,在存在漏检的情况下所提出的GM-PHD滤波器能够提供更好的多目标跟踪能力.
- 刘宗香谢维信王品余友
- 关键词：多目标跟踪概率假设密度滤波器
- 基于模糊逻辑的自适应α-β滤波新算法被引量：1
- 2013年
- 针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,基于模糊逻辑推理,提出了一种新的自适应α-β滤波算法。详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,将标准化新息和新息的一阶微分作为模糊推理的两个输入变量,并同时引入时间间隔、目标速度等因素,设计输入变量的调整因子,自适应获取滤波器参数。实验结果表明,提出的算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能优良,且易于工程实现。
- 李良群谢维信张智超
- 关键词：被动传感器模糊逻辑机动目标跟踪自适应Α-Β滤波
- 基于模糊空时线索的多目标在线跟踪算法被引量：3
- 2017年
- 多目标在线跟踪是视频监控中的关键问题之一.针对日益增长的智能化视频监控的需求,提出了一种基于模糊空时线索的多目标在线跟踪算法.在该算法中,引入模糊空时多属性特征定义距离函数,利用模糊C均值聚类优化得到交叉隶属度矩阵,实现目标与观测间的数据关联.为了减少错误的轨迹起始,利用空时线索定义了遮挡度函数,判别出新目标并起始相应的目标轨迹.实验结果表明,本文算法能够准确地估计出目标的运动轨迹.本文算法可应用于视频监控、安防以及自动驾驶等领域.
- 李俊谢维信李良群刘钧彬
- 关键词：视频监控模糊C均值
- 一种目标特性辅助的积分粒子滤波新方法被引量：1
- 2014年
- 针对非均匀稀疏采样环境下目标跟踪中的非线性滤波问题,提出了一种基于Gauss-Hermite积分和目标特性辅助的积分粒子滤波新方法(AQPF).在该方法中,构建了基于Gauss-Hermite积分的积分点概率密度函数作为重要性密度函数,同时,在时间更新阶段引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善滤波器中预测粒子和预测协方差估计的准确性和粒子的多样性,有效提高目标状态的估计性能.实验结果表明,提出方法的估计性能要明显好于无迹kalman滤波(UKF)、积分kalman滤波(QKF)、粒子滤波(PF)、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF),能够有效对目标状态进行估计.
- 李良群谢维信
