高斯粒子滤波检测前跟踪方法

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基于高斯粒子滤波的当前统计模型跟踪算法

ＡｂｔａｔａｓｉａｔｌＦｌｒ（Ｆｓａｙｔｔａｌｏｔｌｆｒｎｎｉｅｒｓｓｍｓｉｔｎｐｏｌ．ｈｓｒｃ：ＧｕｓｎＰｒｃｅｉｅＧＰ）ｉｓｍｐｏｉｌｐｉｏｏｌａｙｔｅｔｉｒｂｅａｉｔｃｙｍａｎｅｍａｏｍｓＴｅ
实时性好于交互多模型粒子滤波算法。关键词：粒子滤波；高斯粒子滤波；交互多模型；统计模型中图分类号：Ｔ９ｌＮ１文献标识码：Ａ
Ｃｕｒｅｔｓａｉｔｃｌｏｌｒｃｎｌｏｉｈｍｒｎｔｔｓｉａｄｅａｋｉｇａｇｒｔｍｔ
ｓｔｔａｄｌｄｐｉｅｔａｋｎｌｏｉｍｔｇａｅｅａｖｎａｅｆＦｗｉｈｎｓｆｕｒｎａｉｔａｍｏｅ．ｔｉｉｌａｓｃｍｏｅａａｔｒｃｉｇａｇｒｈｉｅｒｔｓｔｄａｔｇｓｏｖｔｎｈＧＰｔｔｅｏｅｒｅｔｔｔｉｌｄ１Ａｈｏｃｓｓｃ
基于高斯粒子滤波的当前统计模型跟踪算法
王宁，王从庆
（南京航空航天大学自动化学院，江苏南京２０１１０６）
摘要：对于非线性系统估计问题，高斯粒子滤波器可以获得近似最优解，与粒子滤波器相比其优点是不需要重采
样步骤和不存在粒子退化现象。采用高斯粒子滤波代替当前模型自适应跟踪算法中的卡尔曼滤波，将高斯粒子滤波与当前统计模型的优点相结合，出了一种新的当前统计模型自提适应跟踪算法，用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪。ＭｏｔａｏｎＣｒ仿真表明，该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法，ｅｌ

粒子滤波的目标跟踪算法研究与实现

粒子滤波的目标跟踪算法研究与实现通过已经获得的运动目标的先验特征点，以及基于这些特征点在各种噪声的干扰下多呈现非线性和非高斯的特点，我们可以利用粒子滤波的方法进行运动估计和跟踪。

由于粒子滤波具有对非线性和非高斯的有效逼近的性质，获得粒子的后验概率分布，估计目标状态，实现目标的有效跟踪。

为了有效避免粒子退化问题，采用累加权值、聚类算法并且引入高斯分布函数进行采样，保证粒子的多样性。

经过程序测试，结果很有效。

标签：粒子滤波；高斯分布；目标跟踪；先验概率分布目标存在变化多样和跟踪设备对环境适应性不完善等问题，复杂环境下的运动目标跟踪是个难题。

例如：由于检测结果不连续，在连续帧间，有些帧没有检测结果。

为了有效跟踪运动目标，必须对运动对象进行有效的估计，利用已有的信息，获得当前运动物体估计状态，然后利用现有观察数据对运动状态进行修正。

该类问题经常采用广义卡尔曼滤波方法。

广义卡尔曼滤波依赖于模型的线性化和高斯假设。

不过卡尔曼滤波存在许多缺点：在估计系统状态和方差时，由于线性逼近，可能导致滤波发散；如果密度函数不是高斯分布，该方法估计精度不高；在多维、多因素等复杂性的限制情况下，其结果计算量往往几何倍的增长。

近年来出现一种新的最优非线性方法———粒子滤波，它源自序列蒙特卡罗方法。

该方法不受动态系统各个随机变量的限制，能够有效地应用于非线性、非高斯的运动系统中。

粒子滤波的核心思想是利用一系列随即样本的加权和表示所需的后验概率密度，得到状态的估计值。

当样本点数增至无穷大时，蒙特卡罗特性与后验概率密度的函数表示等价。

一般都是用序贯粒子滤波算法，由于此方法会产生退化现象，随意在此基础上用重新采样方法。

但这又会导致有大量重复的粒子构成，增加了计算量。

而文中的方法加入了聚类算法和当前帧的特征点，进一步减少了粒子退化。

1 蒙特卡罗法基本原理粒子滤波的理论基础是基于蒙特卡罗方法，即利用一系列随机抽取的样本，计算后验概率分布的方法。

基于粒子滤波算法的目标跟踪研究

基于粒子滤波算法的目标跟踪研究自从计算机科学的发展，人工智能和机器学习等技术已经在各个领域得到广泛的应用。

其中，目标跟踪技术被广泛应用在视频监控，无人驾驶等智能系统中。

目标跟踪系统需要快速和准确地跟踪移动目标，这是一个复杂而具有挑战性的任务。

传统的跟踪方法通常使用统计模型进行匹配，但这些方法面临的挑战是对目标动态变化的适应性较弱，而且误报率很高。

粒子滤波算法被广泛应用于目标跟踪中，它能够以较短的时间内追踪移动目标，同时有效地减少了误报率。

粒子滤波算法（Particle Filter Algorithm）也被称为蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method），是一种基于概率推断的滤波算法。

粒子滤波器使用一组随机选择的粒子来表示状态空间中的概率分布。

粒子滤波器是一种非参数预测滤波器，可以有效地处理非线性的非高斯系统噪声，并可以将其应用于目标跟踪中。

粒子滤波算法在车辆监测，手势识别，人脸识别以及跟踪足迹等领域得到广泛应用。

粒子滤波算法在目标跟踪中的应用主要有以下步骤。

首先，创建一个包含目标先验信息的状态方程。

此方程基于对象的动态性，并描述了变量（例如方向，速度等）如何随时间变化。

接下来，在每个时间步中，根据模型预测目标的新位置。

然后，将粒子集合的每个粒子应用于观察模型。

每个粒子将状态和测量值传递给观测模型，从而计算条件概率分布。

最后，根据所有粒子和其相应权重计算最终跟踪结果。

粒子滤波算法的优势在于能够处理非常复杂的动态变化，如加速度，旋转或缩放，这些都会对目标的跟踪行为产生影响。

此外，粒子滤波还可以有效地处理噪声和不确定性，因此能够准确地跟踪目标对象。

此外，粒子滤波算法还有一些局限性和挑战。

其中，对初始位置的估计非常敏感，也就是说，如果对目标位置的初始估计不准确，系统可以逐渐偏离真实轨迹，导致失败。

此外，粒子滤波算法在估计轨迹时需要很大的计算量，特别是在处理高维状态空间时会遇到特别困难。

因此，一些研究人员正在利用深度学习和卷积神经网络等技术来改善这些限制。

高斯粒子滤波检测前跟踪方法

高斯粒子滤波检测前跟踪方法樊玲【摘要】Aiming at detection and tracking of weak targets under low Signal-to-Noise Ratio(SNR) situations,a Gaussian Particle Filter(GPF)-based Track-Before-Detect(TBD) method is proposed in this paper.The states of the target are estimated recursively by the proposed method,and the detection of the target is performed by a Fixed Sample Size(FSS) Likelihood Ratio Test(LRT).Due to the resampling which is in the particle filter TBD method is not required in the GPF TBD.thus the proposed method avoids the the sample impoverishment and has a low computational complexity.Simulation results show that the proposed method has favorable performance of detection and tracking for weak targets.%针对低信噪比条件下微弱目标的检测和跟踪,提出了一种高斯粒子滤波检测前跟踪(TBD)方法.该方法采用高斯粒子滤波递归地估计目标的状态,结合固定样本长度(FSS)似然比检验实现了对微弱目标的检测和跟踪.由于避免了粒子滤波TBD 方法中的重采样过程,高斯粒子滤波TBD方法没有采样枯竭现象,算法复杂度小.仿真实验表明,该算法对微弱目标具有良好的实时检测和跟踪性能.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)023【总页数】4页(P121-123,136)【关键词】检测前跟踪;高斯粒子滤波;微弱目标;固定样本长度【作者】樊玲【作者单位】乐山师范学院物理与电子工程学院,四川乐山614004;电子科技大学电子工程学院,成都611731【正文语种】中文【中图分类】TN957.51FAN Ling.Gaussian particle filter-based track-before-detectputer Engineering and Applications，2011，47(23)：121-123. 由于雷达反隐身和远程预警等领域的迫切需求，微弱信号探测已成为目前研究的一个热点。

一种高效粒子滤波检测前跟踪算法的仿真分析

梁新华，潘泉，杨峰，黄冬民
（西北工业大学自化学院，动西安７０７）１０２
摘
要：分析了一种高效粒子滤波检测前跟踪算法的独特结构。其算法中存在两类粒子互相竞争与协作的复
杂关系。针对其两类粒子数量选择的困难，通过大量仿真对比分析了两类粒子五种数量比例在不同总粒子数和
不同过程噪声水平下的算法性能。仿真结果表明在两类粒子数量相等附近时，算法综合性能较好。
关键词：检测前跟踪；粒子滤波；子个数；红外弱目标粒
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９
文献标志码：Ａ
文章编号：１０ —６５２１）１０６—５０１３９（０２０．０７０
ＬＡＧＸｎｈａＡｕｎＹＮｅｇＵＮｏｇｎＩＮｉ－ｕ，ＰＮＱａ，ＡＧＦｎ，ＨＡＧＤｎ — ｍｉ
（ｃｏｌｆＡｔａｉＮｒｗｓｒｏｙｅｎｃｌＵｉｒｔ，ｉａ１０２ｈｎ）Ｓｈｏｏｕｏｔｎ，ｏｔｅｅｎＰｌｃｉｎｖｓｙＸ ’ｎ７０７，Ｃｉｍｏｈｔｔｈａｅｉａ
检测前跟踪（ｒｃ —ｅｏ —ｅｃ，Ｂ是相对传统先检测ｔｋｂｆｅｄｔｔＴＤ）ａｒｅ后跟踪的一种综合处理方法。在ＴＤ的框架下，Ｂ信号处理和数据处理可以综合进行，可以最大程度地利用量测信息，少减信息损失，尤其适用于处理低信噪比目标。
ＡｂｔａｔＴｉｐｐｒｉｖｓｇｔｄｔｅｐｒｃｌｒ．ｃｉｃｕｅｏｎｅｆｉｎａｉｌｉｅａｅｒｃ — ｅｏｅｄｔｃ．Ｉｗｓｓｒｃ：ｈｓａｅｎｅｔａｅｈａｔｕａａｈｔｔｒｆａｆｃｅｔｐｒｃｅｆｒｂｓｄｔａｋｂｆｒ — ｅｅｔｔａｉｉｒｅｉｔｈ

基于粒子滤波的检测前跟踪方法研究

Science &Technology Vision 科技视界0概述随着隐身技术的快速发展,从20世纪80年代起,一批具有良好隐身性能的作战飞机、作战舰艇相继出现,其中尤以美军的F-117、B-2、F-22、F-35、DDG1000,俄军的T-50最具代表性。

与传统非隐身目标相比,隐身目标的最大特点是具有更小的雷达反射截面积(RCS),可有效对抗以雷达为主的探测预警系统,举例说明:F-18鼻锥方向的RCS 约为2m 2,而F-35据报道只有不到0.1m 2,从目标检测的角度考虑,这就意味着在相同的探测距离上,对F-35的检测信噪比相对F-18低了13dB,从而使其更易淹没在接收噪声或杂波中。

对于这类弱小目标,传统的恒虚警处理[1]无法保证较高的检测概率,因此,探测发现距离将大大缩短。

为解决弱小目标的检测、跟踪问题,人们提出了检测前跟踪方法,该方法不同于恒虚警处理,它取消了原始数据输入端检测门限的设置,避免只根据某一节拍测量数据对目标是否存在做出判断,而是将一段时间内测量到的所有原始数据进行联合处理,从中搜索疑似的目标航迹(跟踪),最后,根据该航迹数据构建检验统计量,设置门限实现目标检测。

早期的检测前跟踪方法主要是基于动态规划[2]、最大似然[3]、Hough 变换[4]等算法来实现,进入新世纪,随着粒子滤波理论的发展与完善,Y.Boers 与D.J.Salmond 率先将其应用于弱小目标的检测与跟踪,提出了一种全新的检测前跟踪方法[5-6],突破了原有算法对目标近似线性运动、背景噪声高斯分布等限制,此后,基于粒子滤波的检测前跟踪方法一直是学术界、工程界的研究热点。

本文首先对粒子滤波算法进行介绍,然后,在贝叶斯框架下对检测前跟踪的递归公式进行推导,并给出粒子滤波实现的步骤,最后,通过仿真试验验证了算法的有效性。

1粒子滤波基础粒子滤波是20世纪90年代发展起来的一种新的滤波技术,它是实现递推贝叶斯滤波的一种蒙特卡罗方法,其基本思想是用一组被称为粒子的随机样本和相应的权值来近似表示后验概率密度函数[7],利用这些粒子和权值就可以近似得到状态的最优估计值。

采用粒子滤波的先跟踪后检测算法

（３）Ｐ。＝Ｐ｛Ｐ产ｌＰＨ＝ｏ）表示目标在七一ｌ时刻不存在，在足时刻出现的概率。
（４）１一巳＝尸｛气＝ｏｌ气一。＝ｏ）表示目标在七和七一ｌ时刻都不存在的概率。
方程（１）描述了在七和七一１时刻目标都存在时其状态随时间的变化，即状态转移概率密度ｐ｛鼍Ｉ鼍一１，气＝１，％。＝１｝。如果在如ｌ时刻目标不存在，
方程产生。（２）估计重要性权值已知足时刻的量测五，计算重要性权值，并归一化：
～ｆ一
ｒｎ
ｗｔ＝￡（乙ｌ墨’，已产１）
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ｗＭ冬品２ｗ。Ｉ，／厶∑品。ｗｔ
（‘１ｌ０ｕ，）
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（３）令ｐ：印（鼍Ｉｚ。：。，Ｐ扣。＝１，Ｐ。＝１），则ｐ：的蒙特
卡罗估计为：
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（１１）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｃｋ．ｂｅｆｏｒｅ—ｄｅｔｅｃｔ（ＴＢＤ）ａｌｇｏｒｉｍｍｅｆ艳ｃ吐Ｖｅｌｙｄｅａｌｓｗｉｍｍｅｐｍｂｌｅｍｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎ锄ｄ
ｔｒａｃｋｉＩｌｇｏｆｓｍａＵｔａｒｇｅｔｓｗｉｔｌｌｌｏｗＳＮＲ．Ｔｈｅａｄｖ锄ｔａｇｅｏＶｅｒｃｌａｓｓｉｃａｌ缸ａｃｂｎｇｉｓｔｌｌａｔｔｌｌｅｆｕｌｌｉｎｆｏ咖ａｔｉｏｎ
ｆｌｌｔｅｒ
Ｏ引言尽早地发现、检测或跟踪敌方目标，使我方武器
系统具有足够的反应时间，是对现代防御系统提出的要求。远距离红外搜索与跟踪技术作为一种被动检测
收稿日期：２００１８—０６一ｌＯ；修订日期：２００８一０７—２５作者简介：李少军（１９７７一）．男。湖北天门人。博士。主要研究方向为计算机视觉、图像处理、自动目标识别、嵌入式计算。
Ｅｍ丑ｉｌ：ｒｏｂｂｉｅｓｈａｏｊｕｎ＠ｙａｈ００．ｃｏｍ．ｃｎ

基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法

ＨａｎｇｚｈｏｕＤｉａｎｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１８，Ｃｈｎ）ｉ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅ￣ａｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｏｒｈｅｔｍｏｖｉｎｇｗｅａｋｔａｒｇｅｔｉｎｔｈｅｌｏｗＳＮＲｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｂｅｃａｕｓｅｏｆｈｅｔｐａｒｔｉｃｌｅ ’ Ｓｄｅｇｅｎｅｒａｃｙ，ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｈｅｔｐａｒｔｉｃｌｅｉｆｌｔｅｒｂａｓｅｄｔｒａｃｋ・・ｂｅｆｏｒｅ・・ｄｅｔｅｃｔｉｖｅｗｉｌｌｄｅｓｃｅｎｄｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｈｅｔｓｉｇｎａｌｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｇｅｔｓｗｅｋｅａｒ，ｔｈｅｔａｒｇｅｔｉｓｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇｏｒｈｅｔｓｉｇｎａｌａｍｐｌｉｔｕｄｅｌｆｕｃｕａｔｔｉｏｎｉｓｓｔｒｏｎｇ．Ｗ１ｔｌｌｈｉｔｓｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ，ａｄｄｔｈｅｎｅｗｐａｒｔｉｃｌｅｓｂｅｆｏｒｅｅａｃｈｃｙｃｌｅ，ａｎｄｔｈｅｄｉｓｒｔｉｂｕｔｉｏｎｏｆｎｅｗｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅａｖｅｒａｇｅｍｅｈｏｔｄｎｄａｈｅｔ

基于粒子滤波的目标跟踪算法

基于粒子滤波的目标跟踪算法粒子滤波是一种经典的非线性滤波算法，广泛应用于目标跟踪问题中。

它通过不断更新一系列粒子的状态来估计目标的位置和速度，并能够有效应对非线性的系统模型和非高斯的测量噪声。

粒子滤波算法的基本思想是通过粒子的重采样和状态更新来近似目标的概率分布。

算法的步骤如下：1.初始化粒子群：首先，需要在目标可能存在的区域内生成一组随机状态的粒子。

这些粒子代表了目标可能存在的位置和速度。

2.预测粒子状态：根据系统的动力学模型，通过预测过程来更新粒子的状态。

预测过程通常是根据上一个时间步的状态和控制输入来计算当前时间步的状态。

3.计算粒子权重：根据预测粒子和测量值之间的差异，通过测量模型来计算每个粒子的权重。

权重可以看作是粒子在目标概率分布中的重要性程度。

4.重采样：通过根据粒子的权重来选择新一代粒子。

权重越大的粒子将被选择的概率越大，从而提高优秀粒子的数量。

这样做可以避免劣质粒子的积累。

5.更新粒子状态：根据测量值来修正每个粒子的状态。

这一步可以在预测粒子的基础上，根据测量模型进行状态修正，从而改进对目标位置的估计。

通过以上步骤的迭代，可以不断更新粒子的状态，从而更准确地估计目标的位置和速度。

粒子滤波算法的优点之一是对非线性系统和非高斯测量噪声有较好的适应能力。

通过使用随机性粒子扩展了传统的卡尔曼滤波算法，可以处理非线性系统模型。

此外，通过粒子的重采样和权重更新，粒子滤波算法能够有效地处理目标存在多峰分布的情况。

然而，粒子滤波算法也存在一些缺点。

首先，随着时间的推移，粒子数量会指数级增长，导致计算复杂性的增加。

其次，粒子滤波算法对模型噪声的参数估计比较敏感，需要调整参数才能得到较好的性能。

总的来说，粒子滤波算法是一种强大的目标跟踪算法，可以应对非线性系统和非高斯测量噪声的挑战。

它通过不断更新粒子的状态来近似目标的概率分布，从而实现目标的跟踪定位。

尽管存在一些缺点，但通过适当的优化和参数调整，粒子滤波算法在目标跟踪领域仍然是一种很有前景的方法。

国外粒子滤波目标跟踪算法技术的应用情况

【国外粒子滤波目标跟踪算法技术的应用情况】在当今信息化社会，目标跟踪技术已经广泛应用于各种领域，比如智能监控、自动驾驶、医学影像处理等。

而粒子滤波目标跟踪算法作为一种常见的目标跟踪方法，在国外也得到了广泛的应用和研究。

本文将从深度和广度两个方面对国外粒子滤波目标跟踪算法技术的应用情况进行全面评估，并根据研究结果撰写一篇有价值的文章。

一、粒子滤波目标跟踪算法的原理与特点在深入探讨粒子滤波目标跟踪算法的应用情况之前，我们先来简要了解一下该算法的原理与特点。

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的状态估计技术，它通过利用粒子来逼近目标的后验概率分布，从而实现对目标状态的跟踪和预测。

与传统的卡尔曼滤波算法相比，粒子滤波能够更好地处理非线性、非高斯的系统，并且对于高度非线性的系统具有更好的适应性。

粒子滤波在目标跟踪领域具有独特的优势，得到了广泛的关注和研究。

二、国外粒子滤波目标跟踪算法的应用领域1.智能监控领域在智能监控领域，粒子滤波目标跟踪算法被广泛应用于视频监控、物体识别和行为分析等方面。

美国的一家安防公司利用粒子滤波算法开发了一款智能监控系统，能够自动识别并跟踪监控画面中的目标物体，对异常行为进行实时预警。

该系统具有良好的鲁棒性和准确性，受到了用户的一致好评。

2.自动驾驶领域粒子滤波目标跟踪算法在自动驾驶领域也有着重要的应用。

美国的一家知名汽车企业利用粒子滤波算法实现了对车辆和行人的实时跟踪，从而提高了自动驾驶汽车的行车安全性和可靠性。

与传统的传感器融合方法相比，粒子滤波算法能够更好地处理目标物体的运动模式和不确定性，为自动驾驶系统的实际应用带来了更多可能。

3.医学影像处理领域在医学影像处理领域，粒子滤波目标跟踪算法被广泛应用于医学图像的分割、配准和跟踪等方面。

欧洲的一家医疗科技公司利用粒子滤波算法开发了一款医学影像处理软件，能够对医学图像中的病变部位进行精确定位和跟踪，为临床诊断和治疗提供了重要的辅助信息。

粒子滤波目标跟踪算法综述

1引言随着智能科学和信息技术的发展，计算机视觉在制造业、文档分析、医疗诊断和军事等领域中发挥着重要作用[1]，而目标跟踪作为计算机视觉领域研究的一个热点，在行为识别和智能监控等领域有广泛的应用[2]。

历年来国内外学者提出了很多种目标跟踪算法[3-6]，可以看出，作为解决线性高斯问题的经典方法[7-9]，由Kalman提出的经典卡尔曼滤波器（Kalman Filter）[10]在目标跟踪领域得到了广泛应用[11-17]。

然而，在实际应用中，目标跟踪过程中常涉及非线性非高斯问题[18]，因此，在卡尔曼滤波的基础上，近年来提出了很多扩展算法，如最为经典的扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filter，EKF）[19]。

对于非线性过程，EKF通过泰勒展开将其简单线性化，转化为卡尔曼滤波问题，从而间接利用卡尔曼滤波算法进行滤波与估算[9，20]。

由于转化过程中略去了高阶非线性信息，因此粒子滤波目标跟踪算法综述昝孟恩，周航，韩丹，杨刚，许国梁北京交通大学电子信息工程学院，北京100044摘要：随着人工智能科学的发展，目标跟踪成为中外学者研究的热点，近年来很多目标跟踪算法相继被提出，其中，经典的卡尔曼滤波算法常被用于目标跟踪领域。

然而，在实际情况中，目标跟踪过程常涉及到非线性非高斯问题，由于粒子滤波算法在非线性非高斯系统中有较好的性能，因此将其引入目标跟踪研究领域。

针对粒子滤波算法存在的跟踪精度差、实时性不高等问题，近年来国内外学者提出很多改进方法。

从特征融合、算法融合和自适应粒子滤波三个方面介绍了相关改进方法的基本思想，展望了粒子滤波算法在目标跟踪领域的发展方向。

关键词：目标跟踪；粒子滤波；重采样；重要性采样；特征融合；自适应粒子滤波文献标志码：A中图分类号：TP391.4doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1809-0242昝孟恩，周航，韩丹，等.粒子滤波目标跟踪算法综述.计算机工程与应用，2019，55（5）：8-17.ZAN Meng’en,ZHOU Hang,HAN Dan,et al.Survey of particle filter target tracking puter Engineering and Applications,2019,55（5）：8-17.Survey of Particle Filter Target Tracking AlgorithmsZAN Meng’en,ZHOU Hang,HAN Dan,YANG Gang,XU GuoliangSchool of Electronic and Information Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing100044,ChinaAbstract：With the development of artificial intelligence science,target tracking has become a hotspot for domestic and foreign scholars.In recent years,many target tracking algorithms have been proposed.Among them,the classical Kalman filtering algorithm is often used in the target tracking field.However,in the actual situation,the target tracking process often involves nonlinear non-Gaussian problems.As the particle filtering algorithm has better performance in non-Gaussian nonlinear systems,it is introduced into the field of target tracking research.In view of the problems of poor tracking accuracy and low real-time performance of particle filtering algorithm,many domestic and foreign scholars have proposed many improved methods.In this paper,the basic ideas of related improved methods are introduced from three aspects：feature fusion,algorithm fusion and adaptive particle filtering.The development direction of particle filtering algorithm in target tracking field is prospected.Key words：target tracking;particle filtering algorithm;resampling;importance sampling;feature fusion;adaptive particle filter基金项目：国家自然科学基金（No.61573057）；中央高校基本科研业务费项目（No.2010JBZ010）。

基于粒子滤波的检测前跟踪算法的改进

第17卷第30期2017年10月1671 — 1815(2017)030-0227-06科学技术与工程Science Technology and EngineeringVol. 17 No.30 Oct. 2017©2017 Sci.Tech.Engrg.电子技术、通信技术基于粒子滤波的检测前跟踪算法的改进李轩张红(沈阳航空航天大学电子信息工程学院，沈阳110136)摘要针对基于粒子滤波的检测前跟踪（P F-T B D)技术在弱目标的跟踪定位中，目标检测概率较低的问题提出改进。

首先，对重要性密度函数进行重新构造，在只包含弱目标的运动模型预测数据的基础上，将实际观测数据与其一起构成的后验概率密度函数作为改进后的重要性密度函数。

其次，在满足该后验概率密度函数的分布中，选取一定数目的粒子，在对目标的下一状态估值中，采用M M S E算法，推导出满足最小均方误差的表达式，而且通过引入概率粒子滤波算法，在计算上避开了积分运算。

通过仿真实验表明，改进的P F-T B D算法不仅计算筒单，而且提高了弱目标检测概率。

关键词基于粒子滤波检测前跟踪算法（P F-T B D) 弱目标的检测重要性密度函数 M M S E算法目标检测概率中图法分类号T N911.73; 文献标志码A在杂乱的背景下，实现对弱目标的检测与跟踪已成为现代军事一个研究热点。

检测前跟踪技术 (TBD)在低信噪比条件下，通过多帧积累，对沿着目标运动方向的能量进行了集中有效的积累；不同位置的背景噪声被分散、削弱，从而使能量较小的目标能够在低信噪比的背景中能探测出来。

实际应用中目标大多处于非线性的背景下，而粒子滤波能够摆脱解决非线性滤波问题多采用的传统扩展卡尔曼滤波算法的随机量必须满足高斯分布的制约条件，所以粒子滤波适用于非线性、非高斯的条件。

因此，PF-TBD算法提高了在弱目标检测跟踪方面的性能。

文献[1]中提出，粒子滤波技术最先由Salmond 在2001年提出，通过直线运动模型预测下一时刻的粒子状态;再利用量测数据对其进行更新，得到状态的后验概率密度函数，估计出目标的航迹。

粒子滤波跟踪算法简介PPT

粒子滤波在物体跟踪中的应用示例
粒子滤波在机器人自定位中的应用示例
谢谢！ Code is available
什么是粒子滤波
xk f ( xk 1 ) wk yk h( xk ) vk
粒子滤波算法
1）初始化所有粒子 2）更新粒子当前位置 3）评估每个粒子的重要性 4）根据粒子重要性重新采样

粒子滤波缺点

虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。机器人面临的环境越复杂，描述后验概率分布所需要的样本数量就越多，算法的复杂度就越高。因此，能够有效地减少样本数量的自适应采样策略是该算法的重点。另外，重采样阶段会造成样本有效性和多样性的损失，导致样本贫化现象。如何保持粒子的有效性和多样性，克服样本贫化，也是该算法研究重点。
粒子滤波跟踪算法简介
什么是粒子滤波

粒子滤波(PFrlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(Sequential Importance Sampling)。

粒子流粒子滤波检测前跟踪方法

ＰａｒｔｉｃｌｅＦｌｏｗＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒＴｒａｃｋＢｅｆｏｒｅＤｅｔｅｃｔＭｅｔｈｏｄ
ＬｉｕＣｈａｏ１，２ＷａｎｇＺｉｗｅｉ１ＳｕｎＪｉｎｐｉｎｇ１
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９１，Ｃｈｉｎａ；２．ＰＬＡ９２８５３Ｕｎｉｔ，Ｈｕｌｕｄａｏ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ１２５１０６，Ｃｈｉｎａ）
１引言
检测前跟踪（ｔｒａｃｋｂｅｆｏｒｅｄｅபைடு நூலகம்ｅｃｔ，ＴＢＤ）［１］提供了
检测和跟踪低信杂比（ｓｉｇｎａｌｔｏｃｌｕｔｔｅｒｒａｔｉｏ，ＳＣＲ）目标的一种有效途径。通过在目标可能的运动轨迹上对连续多帧观测数据进行积累，该方法能够检测
收稿日期：２０１８－１２－３１；修回日期：２０１９－０３－０６基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１４７１０１９，Ｕ１６３３１２２）
摘要：检测前跟踪通过积累多帧量测以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标后验密度的准确表示。传统粒子滤波器过于依赖建议密度，因而对目标后验密度的表示不够准确。新提出的粒子流滤波器能够准确表示目标后验密度，但无法实现量测的帧间积累。为此，本文提出一种在粒子滤波框架下结合粒子流的检测前跟踪方法：采用粒子滤波框架实现多帧量测积累，并在每一帧内采用ＬｏｃａｌｉｚｅｄＥｘａｃｔＤａｕｍＨｕａｎｇ粒子流表示目标后验密度，以提升量测积累效果。我们通过Ｒａｙｌｅｉｇｈ杂波下Ｓｗｅｒｌｉｎｇ１型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。关键词：微弱目标；检测前跟踪；粒子滤波器；粒子流中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．１６７９８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３０５３０．２０１９．０３．００４

粒子滤波检测前跟踪中邻域窗口大小参数分析

Ｖｏ１．３８．Ｎｏ．９Ｓｅｐ，２０１３
火力与指挥控制
ＦｉｒｅＣｏｎｔｍｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ
第３８卷

第９期
２０１３年９月
文章编号：１００２ — ０６４０（２０１３）０９ — ００２８ — ０４
域参数和较大的粒子数时算法的效率较高。关键词：检测前跟踪，粒子滤波，红外弱目标，邻域窗口
中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ
ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＮｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄＷｉｎｄｏｗＳｉｚｅｆｏｒＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒＢａｓｅｄ
ｄｉｆｅｒｅｎｔｐａｒｔｉｃｌｅｎｕｍｂｅｒ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｈｏｏｓｉｎｇａｓｍａｌｌｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｗｉｎｄｏｗｓｉｚｅｗｉｔｈ
粒子滤波检测前跟踪中邻域窗口大小参数分析
梁新华，潘泉，杨峰，赵春辉
７１００７２）（￣ｄｔ３Ｚ＿，ｌｋ大学自动化学院，西安
摘
要：在粒子滤波检测前跟踪中，为更好利用量测信息，每个粒子需考察其所影响的多个分辨单元的量测。该
邻域窗口参数增大时，Ｐｂ－ＴＢＤ性能较好，但是计算量也成倍增加。从量测信息的利用角度来看，粒子数目也是一个很重要的因素。以理论分析和仿真实验，研究了不同粒子数下该参数对ＰＦＴＢＤ性能的影响。结果表明，选择较小的邻

《2024年粒子滤波跟踪方法研究》范文

《粒子滤波跟踪方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪技术已成为众多领域中的关键技术之一。

粒子滤波作为一种有效的非线性非高斯贝叶斯滤波方法，在目标跟踪领域得到了广泛的应用。

本文旨在研究粒子滤波跟踪方法，分析其原理、特点及存在的问题，并提出相应的改进措施。

二、粒子滤波基本原理粒子滤波是一种基于蒙特卡洛采样的递归贝叶斯滤波方法，通过一组随机样本（粒子）来近似表示状态空间的后验概率分布。

其基本原理包括：初始化、预测和更新三个步骤。

1. 初始化：在状态空间中随机生成一组粒子，每个粒子代表一个可能的系统状态。

2. 预测：根据系统的动态模型，对每个粒子进行预测，得到其下一时刻的可能状态。

3. 更新：根据观测信息，计算每个粒子的权重，并重新采样得到新的粒子集。

三、粒子滤波在目标跟踪中的应用粒子滤波在目标跟踪中的应用主要是通过建立目标的状态空间模型和观测模型，利用粒子滤波对目标状态进行估计和预测。

具体步骤包括：1. 建立目标状态空间模型：根据目标的运动特性，建立合适的状态空间模型。

2. 建立观测模型：通过传感器等设备获取目标的观测信息，建立观测模型。

3. 粒子滤波跟踪：利用粒子滤波对目标状态进行估计和预测，实现目标的跟踪。

四、粒子滤波跟踪方法的问题与挑战尽管粒子滤波在目标跟踪领域取得了显著的成果，但仍存在一些问题与挑战。

主要包括：1. 粒子退化问题：随着迭代次数的增加，有效粒子的数量减少，导致估计精度下降。

2. 计算复杂度问题：当粒子数量较多时，计算复杂度较高，实时性较差。

3. 模型不确定性问题：在复杂环境下，如何准确地建立目标的状态空间模型和观测模型是一个挑战。

五、粒子滤波跟踪方法的改进措施针对。

粒子滤波跟踪方法研究

粒子滤波跟踪方法研究粒子滤波跟踪方法研究【引言】粒子滤波跟踪方法（Particle Filter Tracking）是一种常用于目标跟踪的滤波算法。

它通过将目标状态表示为一组粒子并对其进行状态估计，从而实现对目标在连续帧图像中的位置和形状的跟踪。

本文将对粒子滤波跟踪方法进行深入研究。

【算法原理】粒子滤波跟踪方法基于贝叶斯滤波理论，在目标跟踪领域有着广泛的应用。

其基本原理如下：1. 初始状态估计：根据初始目标位置和形状，生成一组随机分布在目标周围的粒子。

2. 状态预测：通过根据目标的运动模型，预测每个粒子在下一帧中的位置。

3. 权重更新：根据观测到的图像信息，对每个粒子的权重进行更新。

权重表示每个粒子与实际观测结果的吻合程度，通常使用目标的外观特征或运动信息计算权重。

4. 粒子重采样：根据每个粒子的权重，按照一定概率从当前粒子集合中重新抽样，以获得下一帧中的粒子集合。

5. 重复上述步骤：循环进行状态预测、权重更新和粒子重采样，直到目标跟踪结束。

【关键技术】在粒子滤波跟踪方法中，有几个关键技术需要处理：1. 初始状态估计：粒子的初始分布需要准确地囊括目标位置和形状，通过利用先验知识和图像特征进行初始化，可以提高跟踪的准确性。

2. 运动模型选择：粒子的预测依赖于目标的运动模型，不同的目标具有不同的运动特征，需要选择适合的运动模型来预测目标位置。

3. 观测模型设计：根据目标的外观特征和形状，设计合适的观测模型来计算粒子的权重，常见的观测模型包括颜色直方图、梯度直方图等。

4. 权重更新策略：权重的更新需要充分考虑目标的运动和外观特征，在计算权重时需要注意权衡准确性和计算效率。

5. 粒子重采样方法：重采样时需要保持粒子的多样性，避免粒子陷入局部最优的情况，采用适当的重采样方法可以提高跟踪的鲁棒性。

【实验与应用】粒子滤波跟踪方法在目标跟踪领域广泛应用于视频监控、自动驾驶等领域。

通过实验与应用，可以验证该方法在不同场景和目标上的效果，同时也可以发现问题和改进方法，进一步提高跟踪的准确度和鲁棒性。

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ＦＡＮＬｉｇＧａｓｉｎｎ．ｕｓａｐａｔｌｆｔｒｂｓｄｒｃ－ｅｏｅｄｔｃｍｅｈｄＣｏｐｔｒｒｉｅｉｅ－ａｅｔａｋｂｆｒ－ｅｅｔｃｌｔｏ．ｍｕｅＥｎｇｎｅｒｎａｄｉｅｉｇｎＡｐｌａｉｎ，０１７ｐｉｔｏｓ２１，４ｃ
摘
要：针对低信噪比条件下微弱目标的检测和跟踪，出了一种高斯粒子滤波检测前跟踪（Ｂ方法。该方法采用高斯粒子提ＴＤ）

滤波递归地估计目标的状态，结合固定样本长度（Ｓ）￣然比检验实现了对微弱目标的检测和跟踪。由于避免了粒子滤波ＴＤＦＳ４Ｂ
ｃｒｉｅｙｔｅｐｏｏｅｔｏ，ｎｈｅｅｔｎｏｅｔｇｔｉｐｒｒｄｂｉｅａｌＳｚ（Ｓ）ＬｋｌｏｄＲ — ｕｓｌｂｈｒｐｓｄｍｅｄａｄｔｅｄｔｃｏｆｔａｅｓｅｆｍｅｙａＦｘｄＳｍｐｅｉＦＳｉｅｈｏａｖｙｈｉｈｒｏｅｉ
２电子科技大学电子工程学院，．成都６１３１１７
１ＳｈｏｆＰｙｉｓｎｅｔｏｉｎｉｅｒｇ，ｓａｒｌＵｎｖｒｉＬｓａＳｃｕｎ６１０４，ｉａ．ｃｏｌｏｈｓａｄＥｌｃｒｎｃＥｇｎｅｉＬｅｈｎＮｏｍａｉｅｓｔｃｎｙ，ｅｈｎ，ｉｈａ４０Ｃｈｎ２ＳｈｏｆＥｌｃｒｎｃＥｇｎｅｎＵｎｖｒｉｆＥｅｔｏｉｓＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｆＣｈｎ，ｅｇｕ６１３，ｉａ．ｃｏｌｏｅｔｉｎｉｅｒｇ，ｉｅｓｙｏｌｃｒｎｃｃｅｃｎｅｈｏｏｙｏｉａＣｈｎｄ１７１Ｃｈｏｉｔｎ
方法中的重采样过程，高斯粒子滤波ＴＤ方法没有采样枯竭现象，Ｂ算法复杂度小。仿真实验表明，该算法对微弱目标具有良好的
实时检测和跟踪性能。
关键词：测前跟踪；检高斯粒子滤波；弱目标；微固定样本长度
ＤＯＩ１．７￣ｉｎ１０．３１０１３０４文章编号：０２８３（０１２．１１３文献标识码：中图分类号：Ｎ９７５：０３８．ｓ．２８３．１．．７ｓ０２２３１０．３１２１）３０２．０ＡＴ５．Ｉ
ｐｏｏｅｔｏｖｉｓｔｅｔｅｓｍｐｅｉｏｅｓｍｅｔａｄｈｓａｌｗｏｕａｉｎｌｃｍｐｅｉ．ｉｌｔｎｒｓｌｈｗｈｔｒｐｓｄｍｅｄａｏｄｈａｌｍｐｖｒｈｎｎａｏｃｍｐｔｔａｏｌｘｔＳｍｕａｉｅｕｔｓｏｔａｈｈｉｏｙｏｓｈｒｐｓｄｍｅｄｈｓｆｖｒｂｅｐｒｒｎｅｏｅｅｔｎｃｉｇｆｒｗｅｋｔｒｅｓｔｅｐｏｏｅｔｏａａｏａｌｅｏａｃｆｄｔｃｉｎａｄｔａｋｎｏａａｇｔ．ｈｆｍｏｒ
ＣｍｕｅＥｇｎｅｉｄｐｌａｏｓＪ机工程与应用ｏｐｔｎｉｒｇａＡｐｉｔｎ算ｒｅｎｎｃｉＳｒ
＠数据库、号与信息处理＠信
高斯粒子滤波检测前跟踪方法
樊玲
ＦＡＮＬｉｎｇ
１．乐山师范学院物理与电子工程学院，四川乐山６４０１０４
ｔｌＦｌｒＧＦ．ａｅｒｃ．ｅｏｅＤｅｃ（Ｂｉｅｉｅ（Ｐ）ｂｓｄＴａｋＢｆｒ．ｔｔＴＤ）ｍｅｏＳｐｏｏｅｎｔｉｐｐｒｈｔｅｆｔｅｔｇｔａｅｅｔｔｅｃｔｅｔｄｉｒｐｓｄｉｈｓａｅ．ｅｓｔｓｏａｅｒｓｍａｄｒ．ｈＴａｈｒｉｅ
ｔｅｔＬＴ）ｅｔｈｅａｌｇｗｉｓｉｅｐｒｃｌｒＴＤｍｅｏｓｎｔｒｑｋｄｉｔｅＧＦＴＤ。ｕｅｉＴｓ（Ｒ．ｏｔｅｒｓｍｐｉｈｃｉｎｔａｔｌｆｔＢｔｄｉｏｅｕｅｎｈＰＢｔｓｔｏＤｕｎｈｈｉｅｉｅｈｈｈ
Ｋｅｒｓｒｃ．ｅｏｅＤｅｃ（Ｂ；ｕｓｎｐｒｃｌｒｗｅｋｔｇｔ；ｉｅａｌｉ（Ｓ）ｙｗｏｄ：ＴａｋＢｆｒ— ｔｔＴＤ）Ｇａｓｉａｔｌｆｔ；ａａｅｓＦｘｄＳｍｐｅＳｚＦＳｅａｉｅｉｅｒｅ
（３：２．２．２）１１１３
Ａｓｒｃ：ＡｉｎｔｄｔｔｎａｄｔｃｉｇｏａａｇｔｕｄｒｌｗＳｇａ— －ｉａｉ（ＮＲ）ｓｕｔｎ，ａｓｉａ－ｂｔａｔｍｉｇａｅｅｉａｋｎｆｗｅｋｔｒｅｓｎｅｏｉｎｌｏＮｏｓＲｏＳｃｏｎｒｔｅｔｉａｉｓａＧｕｓｎＰｒｔｏａ