目标跟踪中粒子滤波算法的研究

发布时间：2017-09-24 15:38

  本文关键词：目标跟踪中粒子滤波算法的研究

  更多相关文章： 目标跟踪 粒子滤波 重 样 值线性 组 交 式多模型

【摘要】：目标跟踪无论在军领域是民用领域都着极广泛的应用,因直是科学研的个热点目标跟踪包括大关键要素建立准确的跟踪模型和设计精准的跟踪算法在贝滤波框架,粒子滤波算法可将目标跟踪问题转贝估计问题,通过使用系统中所的测数据来递估计状态的验概率密度函数,而获得目标状态的最估计统的滤波算法相比,粒子滤波算法系统线性系统维数和噪声布的限制,可更效地处理目标跟踪中的状态估计问题,因在目标跟踪领域得到了广泛的应用着科的发展,目标的机性来,而交式多模型结构稳健性好跟踪精度高等特点,可对目标的状态行准确地述因,可将粒子滤波算法交式多模型行结应用在机目标跟踪中,而提高目标跟踪的精度本文要作点第,在对标准粒子滤波算法和统重样算法行研的础,提出了种于重样改的粒子滤波算法算法在滤波过程中入了预处理和值线性组方法预处理过程通过使用粒子对的均值小值粒子并增大值,将小值粒子向高似然移,过程可小粒子间的值方差提高效粒子数目少行重样的次数,在定程度保证粒子的多样性,提高状态估计的性能通过对重样前的部粒子行值线性组,增了重样过程中被复制的粒子数,缓解了粒子多样性丧失的问题,提高了状态估计性能,并通过仿真验证明了算法的效性第,将改的粒子滤波算法交式多模型结得到改的粒子滤波交式多模型算法,并通过个应用场景验证了算法的效性
【关键词】：目标跟踪 粒子滤波 重 样 值线性 组 交 式多模型
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN713
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题研的背景意9-10
• 1.2 内外研状发展10-13
• 1.2.1 粒子滤波算法的研展10-11
• 1.2.2 交式多模型的研展11-13
• 1.3 论文要作章节排13-15
• 第二章 目标跟踪模型15-25
• 2.1 CV模型15-16
• 2.2 CA模型16
• 2.3 CT模型16-17
• 2.4 交式多模型17-20
• 2.5 仿真析比较20-24
• 2.6 本章小结24-25
• 第三章 目标跟踪常用滤波算法研25-41
• 3.1 尔曼滤波算法25-26
• 3.2 扩展尔曼滤波算法26-28
• 3.3 粒子滤波算法28-37
• 3.3.1 贝滤波28-30
• 3.3.2 蒙特洛方法30
• 3.3.3 重要性样30-32
• 3.3.4 序贯重要性样32-34
• 3.3.5 重样算法34-35
• 3.3.6 标准粒子滤波算法35-37
• 3.4 仿真析比较37-39
• 3.4.1 尔曼滤波算法的仿真析37
• 3.4.2 扩展尔曼滤波算法和粒子滤波算法的仿真析37-39
• 3.5 本章小结39-41
• 第四章 于重样改的粒子滤波算法41-55
• 4.1 统重样算法41-45
• 4.1.1 多项式重样算法41-42
• 4.1.2 层重样算法42-43
• 4.1.3 系统重样算法43
• 4.1.4 差重样算法43-44
• 4.1.5 统重样算法的仿真析44-45
• 4.2 于重样改的粒子滤波算法45-54
• 4.2.1 算法述45-47
• 4.2.2 算法评47-51
• 4.2.3 仿真析51-54
• 4.3 本章小结54-55
• 第五章 改的粒子滤波算法在机目标跟踪中的应用55-65
• 5.1 改的粒子滤波-交 式多模型算法研55-59
• 5.1.1 粒子滤波-交 式多模型算法55-58
• 5.1.2 改的粒子滤波-交 式多模型算法IRPF-IMM58-59
• 5.2 IRPF-IMM算法在机 目标跟踪中的应用59-64
• 5.3 本章小结64-65
• 第六章 总结展望65-67
• 参考文献67-71
• 致谢71-73
• 攻学期间发表的学术论文目录73

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本文编号：912229