无人机跟踪场景下的粒子滤波算法的改进
发布时间：2018-01-11 03:18
本文关键词：无人机跟踪场景下的粒子滤波算法的改进 出处：《计算机仿真》2017年02期 论文类型：期刊论文
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【摘要】：为了提高粒子滤波跟踪算法的效率,针对图像的特点对粒子滤波算法进行改进。首先针对无人机跟踪过程中,目标始终在图像中心位置附近晃动的特点,结合高斯分布对粒子初始化过程进行改进,保证粒子以较大概率集中在图像中心位置附近;然后针对无人机姿态调整过程中,目标运动朝向图像中心位置的特点,采用高斯加权后的权值对粒子重采样进行改进,保证图像中心区域的粒子有更大概率被保留。最后通过实验对改进算法进行分析和评价,验证了改进算法的有效性。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of the particle filter tracking algorithm, the particle filter algorithm is improved according to the characteristics of the image. Firstly, the target is always sloshing near the center of the image in the tracking process of UAV. The particle initialization process is improved by using Gao Si distribution to ensure that the particle is concentrated near the center of the image with a high probability. Then, aiming at the target moving towards the center of the image in the course of UAV attitude adjustment, the weighted weight of Gao Si is used to improve the particle resampling. Finally, the improved algorithm is analyzed and evaluated through experiments to verify the effectiveness of the improved algorithm.
【作者单位】： 清华大学电子工程系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61172125,61132007) 国家自然科学基金-民航基金联合资助(U1533132)
【分类号】：V279;TN713
【正文快照】： 1_ 随着无人机技术的发展,无人机在各个领域的应用越来越宽广。无人机有着成本低、无人员伤亡风险、生存能力强、机动性能好等优点,在民用和军事等领域都有着广阔的前景[1]。比如农业中播撒农药,森林消防中对森林进行巡视,灾难发生时对灾区情况探g取Ｋ孀盼奕嘶姆尚懈，
本文编号：1407917
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