基于粒子滤波和贝叶斯估计的目标跟踪
基于粒子滤波算法的车辆目标识别跟踪系统研究
基于粒子滤波算法的车辆目标识别跟踪系统研究随着自动驾驶技术的发展，车辆目标识别和跟踪技术越来越成为研究热点。
对于自主行驶汽车而言，智能识别和跟踪前方车辆是确保行车安全的重要环节。
而粒子滤波算法则是车辆目标的跟踪中的一种有效方法。
本文将重点研究基于粒子滤波算法的车辆目标识别跟踪系统。
一、系统原理与实现1.系统原理基于粒子滤波算法的车辆目标识别跟踪系统是通过对车辆目标的各项参数进行监测、分析和预测，最终实现对车辆目标的跟踪。
具体流程如下：图1：系统流程图在此流程中，系统首先利用车载摄像头等传感器获取车辆目标在特定视角下的图像信息，然后通过对图像进行滤波、分割和处理，获取车辆目标的关键参数，如位置、速度、加速度等。
接着，系统使用粒子滤波算法进行目标前向预测和后向跟踪，不断反馈目标的实时状态。
2.系统实现实现该系统需要将各个算法模块集合在一起。
下面分别介绍图像传感器、图像处理、粒子滤波算法和反馈机制的实现。
（1）图像传感器图像传感器是系统获取视频图像数据的重要组件，其主要目的是进行摄像头选择、视频源信号制作、步进电机控制等工作。
下面是摄像头的选型要求：①视角广，可以实现较大范围视角的监测和拍摄。
②分辨率高，可以为图像处理模块提供高质量数据。
③即插即用，摄像头需要具有识别人脸、车辆等目标的能力。
（2）图像处理图像处理是车辆目标识别跟踪系统中的核心技术之一，通过图像处理能够获取车辆目标的关键参数。
图像处理的主要实现包括：传感器选型、图像采集、预处理筛选、图像分割、常用特征提取等。
其中，图像分割是图像处理中最关键的技术之一，其基本原理是将图像分为不同的像素区域，便于接下来的特征提取和识别。
图像分割有很多种技术，如阈值分割、边缘分割、聚类分割等，其中，阈值分割是最常用的技术之一。
以灰度图像为例，可以使用Otsu算法或Iso数据聚类法等技术进行阈值分割。
（3）粒子滤波算法粒子滤波算法是以贝叶斯框架下的状态估计与预测问题为基础的一种统计滤波算法。
基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法研究
基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法研究一、本文概述随着科技的不断发展，弱目标检测与跟踪技术在众多领域，如无人驾驶、智能监控、航空航天等，都展现出了重要的应用价值。
然而,由于弱目标通常具有低信噪比、低对比度、小尺寸等特性，使得其检测与跟踪成为一项极具挑战性的任务。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法，旨在提高弱目标的检测精度和跟踪稳定性。
本文将首先介绍弱目标检测与跟踪技术的研究背景与意义，分析现有算法的优势与不足。
然后，详细阐述基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法的基本原理和实现步骤。
该算法结合了粒子滤波和检测前跟踪的思想，通过预测目标的可能位置，提高检测算法的针对性和准确性。
在算法实现过程中，本文还将探讨如何选择合适的特征表示目标，以及如何设计有效的粒子更新和重采样策略。
为了验证所提算法的有效性，本文将使用公开数据集进行实验，并与其他先进算法进行对比分析。
实验将评估算法在不同场景下的弱目标检测与跟踪性能，包括检测精度、跟踪稳定性、鲁棒性等方面的指标。
本文将总结研究成果，并探讨未来研究方向和应用前景。
本文的研究不仅有助于推动弱目标检测与跟踪技术的发展，还为相关领域的实际应用提供了理论支持和技术保障。
二、粒子滤波算法原理粒子滤波（ParticleFilter,PF）是一种基于贝叶斯估计的非线性、非高斯滤波方法，它通过一组随机样本（粒子）来近似表示概率密度函数，从而实现对动态系统的状态估计。
粒子滤波在处理不确定性、非线性以及非高斯噪声等问题上具有较高的鲁棒性和灵活性，因此在弱目标检测前跟踪等领域得到了广泛的应用。
初始化：根据先验知识或历史数据，选择一组初始样本（粒子），并赋予每个粒子相应的权重。
这些粒子代表了状态空间中可能的状态值。
重要性采样：根据系统模型和当前观测数据，对粒子进行采样和更新。
每个粒子根据系统模型预测下一步的状态，并根据观测数据计算其似然函数值。
粒子的权重根据似然函数值进行更新，反映了粒子对应状态与真实状态之间的匹配程度。
基于ViBe和粒子滤波的多目标汽车跟踪
基于ViBe和粒子滤波的多目标汽车跟踪摘要：随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，多目标跟踪在实际应用中变得越来越重要。
汽车跟踪作为其中的一个应用场景，具有广泛的实际应用价值。
本文基于ViBe 算法和粒子滤波算法，提出了一种用于多目标汽车跟踪的方法。
通过实验验证，本文提出的方法在汽车跟踪的准确性和实时性方面都达到了较好的效果。
关键词：计算机视觉；多目标跟踪；汽车跟踪；ViBe算法；粒子滤波算法1. 引言多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究课题，它在自动驾驶、智能交通系统、视频监控等领域具有广泛的应用价值。
汽车跟踪作为多目标跟踪的一个典型应用场景，其准确性和实时性对于确保交通安全、优化交通流量等具有重要意义。
如何有效地实现汽车跟踪成为了当前研究的热点之一。
ViBe算法是一种基于背景分离的前景提取算法，它能够高效地提取动态场景中的目标区域。
粒子滤波算法是一种用于目标跟踪的滤波算法，它利用粒子的采样和权重更新来估计目标的位置和运动状态。
本文将ViBe算法和粒子滤波算法相结合，提出了一种用于多目标汽车跟踪的方法。
2. 相关工作多目标跟踪技术经过了数十年的发展，已经涌现出了许多经典的算法和方法。
传统的多目标跟踪方法主要基于背景减除和运动分析，如基于帧差法、基于光流法等。
但这些方法在实际应用中存在着许多问题，如对光照、阴影、遮挡等情况的敏感性较高，难以实现高精度的目标跟踪。
近年来，基于深度学习的目标跟踪方法逐渐成为研究的热点。
深度学习算法通过端到端的学习方式，可以有效地提取目标的特征，实现高精度的目标跟踪。
尤其是在目标检测和跟踪领域，深度学习算法已经取得了许多突破性的成果。
深度学习算法也存在着计算复杂度高、训练样本要求大等问题，难以满足实时性要求较高的场景。
基于ViBe算法和粒子滤波算法的多目标汽车跟踪方法，克服了传统方法对光照、阴影、遮挡等情况的敏感性，又避免了深度学习算法的计算复杂度高、训练样本要求大等问题，具有很好的实用性和实用价值。
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。
基于粒子滤波和贝叶斯估计的目标跟踪
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 ， ３ ］ 能够 有 效地 应用 于 非线
性、 非高 斯 的运动 系统 中．
文 中首 先对选 定 区域 目标建 立颜 色直 方 图模 型 ， 然后 在选 定 区域附 近产 生 目标 粒子 区域 ， 用 巴特查 利 理 亚 系数测 量粒子 区域 和选 定 区域 ２种分 布之 间 的相似 度 ， 用粒 子滤 波估计 方法 实现运 动 目标 的跟 踪． 运
１ 运 动 目标 模 型
在 确定 运动 目标后 ， 建立 基 于指数 分 布 的统 计模 型．在 区域 中心 ， 于运动 目标 的概 率为 １ 在偏 离 中 属 ， 心 的距 离大 于 阈值 时 ， 概率属 于指 数衰 减 ：
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收稿 日期 ：０ ７ ２ ４ 审稿 人 ： 光 杰 ； 辑 ： 丽 芹 ２ ０ —１ —２ ； 付 编 郑 作者 简 介 ： 伟 建 （９ ３ ） 女 ， 士生 导师 ， 授 ， 要 从 事 复 杂 系 统 的 控制 及 故 障诊 断 方 面 的研 究 ． 任 １６ 一 ， 博 教 主
题＿ ］ ｌ ．为 了有 效跟 踪运 动 目标 ， 须对 运动 对象 进行 有效 的估 计 ， 用 已有 的信 息 ， 必 利 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
粒子滤波算法在目标跟踪中的应用
粒子滤波算法在目标跟踪中的应用第一章：引言目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它用于自动识别并跟踪一个或多个目标。
目标跟踪技术在许多应用场景中都发挥着重要作用，例如视频监控、智能交通系统和机器人视觉等领域。
粒子滤波算法是目前目标跟踪领域中比较常用的算法之一，下面将详细讲解它在目标跟踪中的应用。
第二章：粒子滤波算法的原理粒子滤波算法是一种基于贝叶斯滤波的非线性滤波算法。
该算法基于样本集合（即粒子），通过加权统计方式表示目标状态概率密度，以达到目标状态预测和估计的目的。
具体原理如下：1. 首先，根据目标运动模型，通过一定的转移概率对目标状态进行预测。
2. 在当前观测到的状态下，对每个粒子求取其对应目标状态的权重，即粒子的概率密度。
3. 通过重采样方法，产生一些新的粒子，使得优秀的粒子得以传递至下一步。
4. 重复执行第1-3步，直到达到满足精度要求或者满足停止条件时，停止运行程序。
在粒子滤波算法中，粒子数目的选择非常重要，过少的粒子会导致算法的不稳定和精度下降，而过多的粒子会导致算法的计算量过大，降低算法的实时性和效率。
第三章：粒子滤波算法在目标跟踪中的应用粒子滤波算法在目标跟踪中的具体应用步骤如下：1. 预处理：确定目标的区域和关键特征，选择合适的目标描述子，对图像进行去噪和预处理。
2. 初始化：在第一帧图像中，确定目标的位置和大小，产生一组粒子，表示目标的状态分布。
3. 预测：基于目标的运动模型，利用转移概率对每个粒子进行预测，得到下一时刻目标的状态分布。
4. 更新：基于观测模型，根据目标描述子和当前图像信息，对每个粒子进行权重计算，得到目标状态后验概率分布。
5. 重采样：根据粒子的权重，利用重采样方法产生一些新的粒子，使得优秀的粒子得以传递至下一步。
6. 目标定位：利用粒子集合的重心、加权平均或者最大化后验概率，确定目标在当前帧中的位置。
7. 图像跟踪：重复执行步骤3-6，实现对目标在连续帧图像中的跟踪。
基于粒子滤波的目标跟踪技术研究
基于粒子滤波的目标跟踪技术研究随着计算机视觉技术的迅猛发展，目标跟踪技术已经广泛应用于各个领域，如智能交通、人脸识别、视频监控等。
在这些应用中，目标跟踪技术是非常重要的一环。
本文将介绍基于粒子滤波的目标跟踪技术研究。
一、目标跟踪技术的研究现状目标跟踪技术的研究一直是计算机视觉领域的热点之一。
目前，研究者们已经提出了很多目标跟踪算法，其中包括传统的基于模板匹配的方法、运动模型的方法和最近常用的基于滤波器的方法。
这些算法各有特点，但很难满足所有情况下的目标跟踪需求。
基于滤波器的方法可以更好地满足不同场景下的目标跟踪需求。
其中，粒子滤波（Particle filter）是一种经典的基于滤波器的方法，广泛用于目标跟踪领域。
下面将详细介绍粒子滤波及其在目标跟踪中的应用。
二、粒子滤波算法介绍粒子滤波，也称为蒙特卡罗滤波（Monte Carlo Filtering），是一种基于蒙特卡罗采样的滤波方法。
该方法适用于非线性高斯状态空间模型，并且可以用于非线性非高斯状态空间模型。
粒子滤波将状态估计问题转化为一组随机变量在状态空间中的采样问题。
在粒子滤波中，每个粒子表示其中一个样本，通过粒子的权重来估计概率密度函数。
粒子滤波算法主要包括以下几个步骤：1. 初始化：给定初始状态分布和权重，生成一定数量的随机向量。
2. 预测：通过状态转移模型预测下一状态的分布。
3. 重采样：根据权重对粒子进行重采样，用新的粒子集合代替旧的。
4. 更新：使用新采样的粒子对目标概率分布进行更新，并递归进行预测、重采样和更新步骤。
三、粒子滤波在目标跟踪中的应用粒子滤波算法在目标跟踪中的应用主要有以下几个方面：1. 运动估计和目标跟踪：通过粒子滤波算法，可以对目标的位置和速度进行准确估计，从而实现目标跟踪。
2. 状态估计和目标分类：利用粒子滤波算法对目标的状态进行估计，可以用于目标分类和识别。
3. 视频中的人脸跟踪：粒子滤波算法可以用于视频中的人脸跟踪，从而实现人脸识别等应用。
粒子滤波在目标跟踪算法中的应用研究
摘
要 ：针 对非 高斯 、 强噪声 背 景 下 的 高机 动 目标 实施 跟 踪 时，卡 尔曼 滤 波、扩 展 卡 尔曼 滤波
等 算 法将 出现 滤 波精度 下 降甚 至发 散 现 象 。粒 子 滤 波方 法作 为 一种 基 于 贝叶斯 估 计 的 非 线性 滤
波算法，在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状 态滤波 问题 方面有独到的优势。以 目标 跟踪 问题 为 背景 ，将粒 子滤 波与 卡 尔 曼滤波算 法进行 了对 比研 究 。 关键 词 ： 目标跟 踪 ；粒子 滤 波 ；卡 尔曼 滤波
（ ｉ ｅｅ ｓ ｏｃｓ ａ ｅ ， ｈｎ ｚｏ ５０ ２ Ｃ ｉ￣ Ａ ｒＤ ｆｎｅＦ ｒｅ ｄ ｍｙ Ｚ ｅｇｈ ｕ４ ０ ５ ， ｈｌ ） Ａｃ ｌ ｔ
Ａ ｓ ａｔ ｂ ｔ ｃ ：Ｗｈｎｔｅｏｊｃ ｒ ｅｂ ｃ ｇ ｕ ｄｏ ｉｈｒ ｎ ｕ ｅ ｎ ， ｕｔｍｏ ｅ， ｏ — ａｓｉ ， ｒ ｅ ｂｅｔ ａｅｉ ｔ ａｋｒ ｎ ｆ ｇ ｅ ｅｖｒ ｇ ｍ ｌ— ｄ ｌ ｎ ｎＧ ｕｓ ｎ ｈ ｓ ｎｈ ｏ ｈ ｍａ ｉ ｉ ａ
踪性能优劣的关键步骤。专家提出了 目 标运动模型 包括 ： 多项 式模 型 、 阶 时 间相 关模 型 、 阶 时 间相 一 二 关模型、 半马尔可夫模型、 ｏａ统计模型、 Ｎ ｖｌ 机动 目 标 “ 当前 ” 统计 模 型 等 ， 中多项 式 模 型 占有重 要地 其 位 ， 的两 种 特 殊 形 式 匀 速 （ Ｖ） 型 和 匀 加 速 它 Ｃ 模 （ Ａ 模型因其简单有效 ， Ｃ） 有着广泛 的应用 。然而 ，
Ｋａ ｍａ ｌｅ ． ｌ ｎ ｆ ｔｒ ｉ
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｏｊｃ ｔ ｃ ｉｇ ｐ ｒｃ ｌ ｒ Ｋ ｌ ａ ｌ ｒ ｙｗ ｒ ｓ ｂｅｔ ａ ｋ ； ａ ｉ ｅｆｔ ； ａ ｎｆｔ ｒ ｎ ｔ ｌｉ ｅ ｍ ｉｅ
基于粒子滤波的移动目标跟踪和定位技术
基于粒子滤波的移动目标跟踪和定位技术摘要：现代社会对于移动目标的跟踪和定位技术需求日益增加，而传统的方法往往面临着复杂背景和遮挡等问题。
在这种情况下，基于粒子滤波的移动目标跟踪和定位技术逐渐成为研究的热点。
本文介绍了粒子滤波的原理和基本思想，并探讨了其在移动目标跟踪和定位中的应用。
同时，本文还对粒子滤波算法的优化方法进行了讨论，以提高系统的精度和效率。
引言：移动目标跟踪和定位技术在许多领域具有重要应用，比如智能交通系统、无人机导航和机器人控制等。
然而，由于环境的复杂性和目标自身特点的多样性，传统的跟踪和定位方法往往无法满足实际需求。
基于粒子滤波的方法则不依赖于目标模型和先验知识，能够更好地处理复杂背景和遮挡等问题。
粒子滤波的原理和基本思想：粒子滤波是一种基于贝叶斯推理的状态估计方法，其基本思想是通过一系列粒子对目标的状态进行估计。
每个粒子代表了一个可能的目标状态，并通过运动模型和观测模型对目标进行更新。
通过多次迭代，可以逐渐减少粒子数目，从而得到对目标状态的估计。
粒子滤波的应用：在移动目标跟踪和定位中，粒子滤波的应用十分广泛。
一方面，可以通过粒子滤波对目标的运动轨迹进行预测和跟踪，例如通过分析连续的图像序列来估计目标的位置、速度和加速度等信息。
另一方面，还可以通过粒子滤波对目标的位置进行定位，例如通过多个传感器的观测数据来估计目标在空间中的位置。
这些应用可以大大提高移动目标跟踪和定位的精度和鲁棒性。
粒子滤波算法的优化：虽然粒子滤波方法在移动目标跟踪和定位中具有很大的潜力，但是由于样本数目的增加，算法复杂度也会呈指数级增加。
因此，如何提高粒子滤波算法的效率成为研究的重点。
有研究者提出了一系列优化方法，例如重要性采样、自适应重采样和粒子滤波的并行计算等。
这些方法可以在一定程度上减少计算开销，并提高系统的实时性和稳定性。
实验验证与分析：为了验证基于粒子滤波的移动目标跟踪和定位技术的有效性，作者设计了一系列实验，并利用真实数据进行了分析。
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。
粒子滤波及其在目标跟踪中的应用研究
粒子滤波及其在目标跟踪中的应用研究粒子滤波及其在目标跟踪中的应用研究目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，它广泛应用于视频监控、无人驾驶、人脸识别等众多领域。
目标跟踪的核心任务是在连续的图像序列中准确地定位和追踪目标。
然而，由于复杂的背景、光照变化和目标运动模式的多样性，目标跟踪仍然是一个具有挑战性的问题。
为解决这一问题，研究人员提出了多种跟踪算法，其中粒子滤波是一种被广泛应用的方法。
粒子滤波（Particle Filter）是一种随机采样和重采样的方法，它通过在状态空间中的随机粒子表示目标的状态，并根据测量值的反馈进行更新，从而获得目标的准确位置信息。
粒子滤波算法具有多样性、高效性和适应性好的特点，已经成为目标跟踪的重要工具。
粒子滤波算法的基本思想是通过一系列随机粒子对目标的可能状态进行采样，通过特征匹配和状态测量值计算来评估每个粒子的权重，然后根据权重对粒子进行重采样，从而准确估计目标的状态。
具体而言，粒子滤波算法包括以下几个关键步骤：1. 初始化阶段：在初始时刻根据先验知识或者手动输入给定目标的位置，生成一组随机粒子，表示可能的目标状态。
2. 预测阶段：根据系统的动力学模型和上一时刻的状态预测，对每个粒子进行状态更新。
也可以通过估计目标的运动模式来提高预测的准确性。
3. 权重更新阶段：根据测量值与每个粒子的特征进行匹配，计算每个粒子的权重。
通常使用非线性或者线性化的测量模型，并根据测量误差来调整权重。
4. 重采样阶段：基于粒子的权重进行重采样，保留高权重的粒子，剔除低权重的粒子，从而获得具有代表性的粒子分布。
重采样过程可以通过投掷硬币的方法或者使用优秀的重采样算法实现。
5. 目标估计阶段：使用重采样后的粒子，通过对粒子集合进行统计分析，计算目标的最终估计值，如均值、方差或者置信度。
目前，粒子滤波算法在目标跟踪领域取得了显著的成果。
它能够有效应对目标的尺度变化、遮挡和形变等复杂情况，并在高度动态的环境下具备较好的鲁棒性。
基于粒子滤波的目标跟踪算法浅析
基于粒子滤波的目标跟踪算法浅析作者：高翔来源：《硅谷》2011年第09期摘要：所做的工作是利用粒子滤波理论解决目标跟踪所面临的技术问题。
首先介绍粒子滤波中的两种重要算法：贝叶斯理论和蒙特卡罗方法，接着在此基础上详细阐述基于粒子滤波的目标跟踪算法。
关键词：目标跟踪；粒子滤波；序列重要性采样中图分类号：TN.2文献标识码：A文章编号：1671－7597（2011）0510193－021 绪论粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。
另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛有原因之一。
本文首先介绍了粒子滤波理论的基础，接下来在此基础上研究了基于粒子滤波的目标跟踪算法。
2 粒子滤波的计算理论方法2.1 贝叶斯理论贝叶斯估计理论较经典的统计估计理论具有更大的优势，逐渐成为科学界推理的一个重要工具。
贝叶斯推论提供了一种与传统方法不同的概率分布形式的估计，它利用所有的已知信息来构造系统状态变量的后验概率密度，即用系统模型预测状态的先验概率密度，再利用最新的量测值进行修正，得到后验概率密度。
这样它就包括了量测值和先验知识在內的所有可以利用的信息，得到的估计误差自然就小一些。
我们将会描述一个以状态x为参数的一般模型的框架，其中t表示离散时t间。
对于跟踪所关心的分布是后验概其中预测阶段是一个边缘分布，而新的滤波分布则是由贝叶斯法则直接得到的。
递归过程的完成需要有状态演进的动态模型和一个当前测量值的状态似然模型，迭代过程用一些初始状态的分布来初始化。
上述跟踪迭代只是在极少的情况下具有严格的表述形式。
其中最著名的是用于线性和高斯动态系统与似然模型的卡尔曼滤波器（KF），而对于一般的非线性和非高斯模型跟踪迭代变得束手无策，这时就需要逼近技术。
而序列蒙特卡罗方法也叫粒子滤波器由于它们具有有效、简单、适应性强、易实现等优点，作为一个计算复杂模型的跟踪迭代近似方案近年来受到广泛的欢迎。
基于粒子滤波的目标跟踪算法解读
粒子滤波目前主要研究方向
(1) 怎样选择合适的提议分布
(2) 粒子退化问题
(a) 对粒子点进行重采样(Sampling Importance Resamping,SIR) (b) 马尔可夫 Monte Carlo 方法(MCMC) (c) Rao-Blackwellised 方法 (3) 粒子多样性损失问题 (4) 怎样选择合适的粒子数目 (5) 状态空间的维数与粒子数目同比增长的问题 (6) 怎样满足实时性要求
粒子滤波算法存在的主要问题
经过几次迭代,除一个粒子以外,所有的粒子只具 有微小的权值,称为退化问题。退化现象意味着大量 q( xk z1:k )的估计几 的计算工作都被用来更新那些对 乎没有影响的粒子上。减小这一不利影响的首要方 法是增加粒子数目。 因为粒子滤波的实质是大数定理,取足够多的样 本就可以使样本均值以概率1趋于数学期望。在实际 应用中,为了获得对后验分布更高的逼近精度,需要适 当地增加粒子个数。降低该现象影响的最有效方法 是选择重要性函数和采用重采样方法。
粒子滤波的理论基础—贝叶斯估计
• 贝叶斯估计是粒子滤波方法的理论基础,是一 种利用客观信息和主观信息相结合的估计方法,它 不仅考虑了样本的客观信息,还考虑了人为的主观 因素,能够很好地处理观测样本出现异常时的情况 。对于待估计的参数,贝叶斯估计在抽取样本前先 给出该参数的先验分布,并结合样本信息可以得到 参数的后验分布信息。 • 假定动态时变系统描述如下:
• 状态更新方程为: • P( X k Z1:k 1 ) P(Z k X k ) P( X k Z1:k 1 )
P(Z k Z1:k 1 )
（3）
贝叶斯估计
• 式中归一化常量 • P( Z k Z1:k 1 ) P( Z k X k )P( X k Z1:k 1 )dX k （4） 它取决与似然函数 P(Zk X k )及测量噪声的统计特性。
《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、引言在计算机视觉领域中，目标跟踪是一个关键的研究方向。
随着深度学习和人工智能的飞速发展，目标跟踪技术在多个领域，如安防监控、智能交通、人机交互等，都得到了广泛的应用。
粒子滤波作为一种高效的非线性非高斯贝叶斯滤波方法，在目标跟踪领域中具有重要地位。
本文旨在研究粒子滤波跟踪方法，分析其原理和优势，并通过实验验证其性能。
二、粒子滤波基本原理粒子滤波是一种基于蒙特卡罗思想和贝叶斯估计的递归贝叶斯滤波方法。
其基本思想是通过一组随机样本（粒子）来近似表示状态空间中的概率分布。
这些粒子在每一时刻根据系统的状态转移概率进行更新，并通过加权来逼近真实的概率分布。
三、粒子滤波在目标跟踪中的应用在目标跟踪中，粒子滤波通过在每一时刻更新粒子的位置和权重，实现对目标的准确跟踪。
具体而言，粒子滤波通过在视频序列中提取特征信息，并利用这些信息来预测目标的位置。
随后，根据观测数据更新粒子的权重和位置，实现目标的持续跟踪。
四、粒子滤波的优缺点分析（一）优点：1. 可以处理非线性非高斯系统的问题；2. 在高维空间中具有良好的扩展性；3. 能够充分利用系统模型信息和观测信息进行估计；4. 在复杂环境中也能保持较高的跟踪精度和稳定性。
（二）缺点：1. 需要较大的计算资源，特别是在实时视频流中处理时；2. 当目标出现快速移动或大幅度运动时，跟踪性能可能受到影响；3. 对初值的选择和模型的准确性有较高的要求。
五、改进的粒子滤波跟踪方法针对粒子滤波在目标跟踪中的不足之处，可以采取以下几种改进策略：1. 引入自适应重采样技术，以减少粒子的耗尽现象；2. 利用多特征融合技术提高目标特征描述的准确性；3. 结合深度学习等先进算法，提高模型对复杂环境的适应能力；4. 优化算法的参数设置和计算过程，提高计算效率。
六、实验与分析为了验证改进的粒子滤波跟踪方法的性能，本文进行了多组实验。
实验结果表明，通过引入自适应重采样技术和多特征融合技术，可以有效提高目标跟踪的准确性和稳定性。
基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法研究
基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法研究无人机的目标跟踪是无人机技术中的一个重要研究方向，它广泛应用于军事、安防、航拍等领域。
目标跟踪算法的性能直接关系到无人机的跟踪精度和稳定性。
本文基于自适应粒子滤波技术，对无人机目标跟踪算法进行了研究。
自适应粒子滤波是一种基于贝叶斯滤波的算法，通过不断迭代逼近真实目标的状态，并对目标进行预测和估计。
该算法引入了粒子群的概念，在状态空间中随机采样大量状态，通过给每个状态赋予权重，并更新权重来逼近真实目标的状态。
在无人机目标跟踪算法中，首先需要通过视觉传感器获得目标的位置、速度等信息。
然后通过自适应粒子滤波算法对目标进行跟踪。
具体步骤如下：根据视觉传感器的反馈，初始化粒子群的状态，即根据目标位置和速度的先验信息，在状态空间中随机采样一定数量的初始状态。
然后，通过传感器获取目标当前位置和速度信息，并根据自适应粒子滤波算法对粒子进行更新。
更新过程中，通过计算每个粒子与测量值之间的差异，来调整粒子的权重。
差异越小，权重越高。
根据粒子的权重重新估计目标的位置和速度，并选择权重最高的粒子作为最终的估计。
为了提高算法的鲁棒性和实时性，本文还引入了自适应机制。
通过不断分析粒子群的权重分布情况，检测是否需要调整粒子群的数量和采样范围。
当目标出现运动模式变化或环境发生剧烈变化时，自适应机制可以及时调整算法参数，确保跟踪的准确性和稳定性。
为了验证算法的有效性，本文设计了一系列的实验。
实验结果表明，基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法具有较高的跟踪精度和稳定性。
在目标运动模式变化和环境变化的情况下，算法能够及时调整参数，保持对目标的持续跟踪。
本文基于自适应粒子滤波技术，研究了无人机目标跟踪算法。
该算法通过引入粒子群概念，并结合自适应机制，实现了对目标的准确跟踪。
实验结果表明，该算法具有较高的跟踪精度和稳定性，在实际应用中具有广阔的应用前景。
基于粒子滤波算法的目标跟踪技术研究
基于粒子滤波算法的目标跟踪技术研究在计算机视觉和机器人领域，目标跟踪是一个重要的问题。
目标跟踪可以定义为在一系列图像中检测并跟踪一个物体的运动。
它在很多应用中都有着广泛的应用，例如自动驾驶汽车、无人机控制、视频监控、智能家居等领域。
粒子滤波算法是一种基于贝叶斯滤波的目标跟踪算法，具有灵活性和鲁棒性。
该算法通过随机采样产生一组粒子，每个粒子表示一个可能的状态，然后通过计算每个粒子的权重来更新跟踪结果。
在目标跟踪中，粒子滤波算法具有诸如非线性、非高斯、多模态、多目标、遮挡和交叉等复杂场景下的良好性能。
粒子滤波算法的基本原理是基于状态空间模型。
在一个时间序列中，我们可以用一个状态向量x来表示目标的位置、速度等信息。
通常情况下，我们并不能直接观测到目标的状态向量，而是通过某些传感器获取一些观测数据z。
因此，目标跟踪问题可以转化为一个估计问题，即给定一些观测数据，估计目标的状态向量。
粒子滤波算法是一种自适应的算法。
不同于卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等传统算法，粒子滤波算法能够自动适应于非线性和非高斯的情况。
这是因为粒子滤波算法基于一组粒子来描述目标在状态空间中的运动，而粒子的数目可以非常大，从而能够较好地描述目标在状态空间中的不确定性，并在不断的更新和重采样中适应于目标的运动变化。
粒子滤波算法在目标跟踪中的优点之一是它能够处理多模态分布。
在目标跟踪过程中，目标可能会出现多个运动模式，例如从匀速运动转化为匀加速运动等。
传统的卡尔曼滤波等算法没有考虑到这一点，往往只能给出一个单一的跟踪结果。
而粒子滤波算法通过采样一组状态粒子来描述目标的多模态分布，从而能够有效地跟踪目标的运动轨迹。
除了鲁棒性和多模态分布处理能力之外，粒子滤波算法还具有一些其他的优点。
例如，它能够适应各种不同的噪声模型，包括高斯噪声、非高斯噪声和非线性噪声。
此外，粒子滤波算法的实现也比较简单，易于扩展和优化。
然而，粒子滤波算法也存在一些缺点。
最明显的缺点是计算成本高。
四、基于粒子滤波的目标跟踪算法
目录目录一、目标跟踪技术简介 (1)一、目标跟踪技术简介 (2)二、滤波算法现状 (3)三、目标跟踪各种滤波算法 (3)3.1 贝叶斯估计 (3)3.2 卡尔曼滤波器 (5)3.3 网格滤波器 (6)3.4 扩展卡尔曼滤波器 (7)3.5 近似网格滤波器 (8)3.6 无迹卡尔曼滤波器 (9)四、基于粒子滤波的目标跟踪算法 (10)4.1 蒙特卡罗方法 (10)4.2 SIS粒子滤波 (10)4.3 SIR粒子滤波 (11)五、参考文献 (12)一、目标跟踪技术简介目标跟踪是信息融合的经典应用，被广泛的应用于监控、导航、障碍规避等系统中，其主要目的是确定目标的个数、位置、运动信息和身份。
目标跟踪的基本概念在1955年由Wax首先提出。
1964年，Sittler对多目标跟踪理论以及数据关联问题进行了深入的研究，并取得了开创性的进展。
然而直到1970年代初期，机动目标跟踪理论才真正引起人们的普遍关注和极大兴趣。
在80年代Bar-Shalom和Singer将数据管理和卡尔曼滤波技术的有机结合标志着多目标跟踪技术去得了突破性的进展。
目标跟踪可被定义为估计关注区域内目标个数和状态的过程，其中目标状态包括运动分量（位置、速度、加速度）和属性信息（信噪比、雷达交叉区域、谱特征等）。
一个典型的目标跟踪系统包括五个部分：（1）跟踪滤波器：跟踪滤波器利用基于状态空间模型对目标状态进行递归估计，这方面最常见的固定参数滤波器有Kalman滤波器、扩展卡尔曼滤波器。
滤波器的选择取决于跟踪系统所用的坐标系，如在常速模型中当状态空间为笛卡尔坐标系，观测是极坐标系统时，运动方程就是非线性的。
（2）监控处理逻辑：该部分负责处理动态方程的突然变化，然后在多种可能的目标运动模型内进行选择。
（3）门限与数据关联：门限用于将得到的观测和已有的目标航迹关联的依据，而数据管理负责求解落入跟踪门中的观测对于航迹更新的贡献。
目标的运动信息或者是属性均可以用来作为门限关联的依据。
基于粒子滤波的船舶动态目标跟踪研究
基于粒子滤波的船舶动态目标跟踪研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，物体跟踪技术在各个领域得到了广泛的应用，其中，基于粒子滤波的目标跟踪算法在船舶动态目标跟踪领域表现出色。
一、船舶动态目标跟踪技术简介船舶动态目标跟踪技术是指利用计算机和数字图像处理技术对船舶等动态目标进行实时跟踪的一种技术。
它可以根据船舶运动轨迹、速度等实时信息，对船舶进行精准定位、跟踪和预测，为后续的交通规划、预测和决策提供可靠的数据支撑。
目前，船舶动态目标跟踪技术已经广泛应用于港口管理、航道管理、海上巡逻等领域。
二、基于粒子滤波的船舶动态目标跟踪原理粒子滤波是一种基于贝叶斯滤波理论的目标跟踪算法。
它通过从一定数量的粒子中随机抽样，来模拟目标的状态空间分布，并根据当前状态空间内的样本权重来更新下一时刻的状态空间。
对于船舶动态目标跟踪来说，可以将目标的X坐标、Y坐标以及速度等信息视为状态变量，根据不同的状态变量建立不同的模型，并使用粒子滤波算法进行跟踪。
三、基于粒子滤波的船舶动态目标跟踪应用实例船舶动态目标跟踪技术的应用需要根据具体场景进行优化设计，例如在港口管理领域，需要对不同类型船舶的运动特征进行深入研究，并根据实时数据来对跟踪模型进行调整。
在一次实际应用中，研究人员使用基于粒子滤波的船舶跟踪系统对一个港口内的船舶进行动态跟踪。
通过对系统的实时监控，实现对各类轮船的跟踪定位。
研究人员对不同类型轮船的运动特征进行分析，并对跟踪模型进行优化，最终实现了对不同类型船舶的高效跟踪和预测。
四、结语随着现代物流业的发展，船舶动态目标跟踪技术的应用领域将越来越广泛。
基于粒子滤波的跟踪算法具有高效、准确、实时等特点，已经成为目标跟踪技术的重要分支之一。
通过不断优化算法和建立更准确的模型，相信船舶动态目标跟踪技术将为我们带来更多的惊喜和便利。
基于粒子滤波的雷达弱目标检测前跟踪
基于粒子滤波的雷达弱目标检测前跟踪陈国庆;陈客松【摘要】Track-betore-detect is a powertul technique ior detection and tracking of tar- gets with low signal-to-noise ratio. Particle filter has unique advantages in tracking problem of nonlinear and non-Gaussian. The particle filter and TBD technique are introduced, the model of PF-TBD algorithm is presented, and the performances of detect and track effected by SNR is analyzed based on MATLAB simulation result.%检测前跟踪（TBD）是在低信噪比下检测跟踪及定位目标的一种实用的技术，粒子滤波（PF）在处理非线性、非高斯的跟踪问题有独特优势。
介绍了粒子滤波技术和检测前跟踪技术，给出了基于粒子滤波的检测前跟踪（PF—TBD）的算法模型，通过MATLAB仿真分析了PF—TBD算法在各种信噪比下检测性能和跟踪性能。
【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2012(037)001【总页数】4页(P57-60)【关键词】粒子滤波;检测前跟踪;雷达;MATLAB【作者】陈国庆;陈客松【作者单位】电子科技大学电子工程学院,四川成都610054;电子科技大学电子工程学院,四川成都610054【正文语种】中文【中图分类】TN953.60 引言现代高科技战争中，诸如隐身飞机、小型飞机、小型无人侦察机等弱目标对雷达的检测能力提出了越来越高的要求。
经典的检测后跟踪（DBT）方法先通过复杂的信号处理来进行检测，将处理后的数据送至独立的跟踪滤波器做跟踪处理。
基于粒子滤波器的非线性或非高斯分布情况下的在线数据贝叶斯目标追踪
基于粒子滤波器的非线性或非高斯分布情况下的在线数据贝叶斯目标追踪的讲解个人翻译作品By 梧桐原文A Tutorial on Particle Filters for OnlineNonlinear/Non-Gaussian Bayesian Tracking M. Sanjeev Arulampalam, Simon Maskell, Neil Gordon, and Tim Clapp基于粒子滤波器的非线性或非高斯分布情况下的在线数据贝叶斯目标追踪的讲解摘要——如今许多应用领域中,为了提高物理系统中基础动力的建模精度,人们纷纷引入非线性和非高斯性情况的处理方法,促使该技术地位日益重要.加之,无论是计算仓储费用还是对变化的信号特征作出迅速判断,在线数据的处理的方法都起着关键性的作用.因此本文将着重针对粒子滤波器中的非线性和非高斯分布情况下的目标追踪问题,讨论最优和次优贝叶斯算法的实际应用.粒子滤波器的思想是源自序列蒙特卡罗方法,它用粒子来表示概率密度函数.这种方法可以应用到任何形式的状态空间模型中,并且涵盖了一切卡尔曼滤波方法能处理的情况.而且滤波器形式多样,例如SIR,ASIR,以及RPF,但它们都引用了名为序列性重要化采样算法SIS的通用框架.下文中,通过讨论,对比以及引用典型事例,我们将对标准的卡尔曼滤波器进行详细阐述.关键词：贝叶斯算法,非线性和非高斯分布,粒子滤波器,序列蒙特卡罗方法,目标追踪简介科学生活中面对许多问题时,都需要对系统状态进行估算,即利用含有噪声的观测量,对非线性系统的状态做出实时估计的问题.本文中,我们将主要研究动态模型系统中的状态空间法,而重点是离散时间公式的讨论.因此,系统随时间演化的过程中,我们会使用不同的公式与之对应.动态状态估算中,离散时间公式既简便又实用.离散时间公式主要着眼于系统状态向量的运算.状态矢量是用于描述系统调查过程中所需要的一切相关信息的合集,比如研究目标追踪时,目标的运动特征.再之,在经济计量学上的资金流,利率,通货膨胀等信息.观测矢量代表同状态矢量相关的干扰观测值.一般来讲,观测向量比状态向量维数低但也并非绝对.状态空间公式便于解决多变量数据和非线性及非高斯分布的情况,并且为传统的时间序列方法提供了极大的优势.公式41对此进行了详细的解释.另外,在26中,列举出各类应用非线性和非高斯分布的状态空间模型.处理动力系统问题时,至少需要两个模型才能对其作出分析和推理.第一个表达状态随时间变化的动态方程系统模型,第二个表表述观测向量与状态向量之间关系的量测方程量测模型.假设两种模型在概率形式上可行.理想状态下,时间空间的概率方程和得到新测量值后对信息的更新需求仍然适用贝叶斯算法.那么这就为动态状态估算时提供了严密的通用框架.在动态状态估算中运用贝叶斯算法时,有人曾尝试建立一个后验概率密度函数处理任何信息,包括接收到的所有测量值.自从后验概率函数出现之后,可以说它是一切估算问题的全解.原则上来讲,通过后验概率函数可以得到系统的最优估算方法,以及精确估算的测量方法.但是很多问题中,估算非常频繁,每接收到一份测量值都需要进行一次估算.在这种情况下,最方便的解决方法是递推滤波器.这种滤波器能够对接收到的测量值进行有序处理,而非分批处理.这样就能有效避免存储完整数据集后才处理,或者每接收新的测量值就要对已存在的所有数据重新计算.递推滤波器有预测和修正两个必要步骤.预测阶段,系统模型会对下一个测量值的后验概率函数进行期望值计算.由于系统状态通常会受未知因素干扰随机噪声,预测时会对状态后验概率函数进行编译,变形,以及扩展.修正运算是使用最新的测量值则对期望值的后验状态函数进行修改.以上两步都建立在贝叶斯理论之上,即按照新数据中的额外信息对目标状态进行及时修正.本文的第二部从非线性目标追踪问题的描述和最优贝叶斯算法展开.在某些特定条件下,最优贝叶斯算法非常实用.而另外两种算法,卡尔曼滤波器算法和网格点算法将在本文第三部分进行阐述.最优算法此时不易实现.第四部分则概括了几种最优算法的近似算法,其中包括扩展卡尔曼滤波算法,网格点逼近算法和粒子滤波算法.然后在第六部分,文章通过一个简单的标量实例,....最后第七部分为总结部分.本文是一篇指导性文章：因此...II. 非线性目标追踪为了定义目标追踪,设目标状态运动序列为函数方程为此处,为非线性概率函数,是独立分布的噪音序列.分别为状态规模和噪音向量处理,为自然数集.目标的追踪是对进行递推估算.函数方程为其中,为非线性概率函数,是独立分布的噪音序列,分别为状态规模和噪音向量处理,的变量为时间K.设所需后验概率函数在时间K-1为可求.那么预测阶段就通过方程式3使用系统模型1求的在时间K时前一后验概率函数的值.其后在时间为K时,测量值可求,此时根据贝叶斯定理对前一数据进行修正修正阶段.而其归一化常数函数为III. 最优算法A．卡尔曼滤波方法当系统方程为线性函数.过程噪声.观测噪声以及系统状态的先验概率密度函数为高斯分布时.递推的贝叶斯会计问题可以大大减化.在这种条件下,由于高斯分布的一、二阶矩包含了概率分布的全部信息,只须估计系统状态的条件均值及协方差阵.就能够递推计算后验概率密度函数．其实现过程就是卡尔曼滤波算法.此时.系统方程为：卡尔曼滤波算法由公式3和4推出,通常用一下函数表示其递推关系.其中及表示变量X服从均值为m,方差为P的高斯密度.B．网格点算法当状态空间为离散态且包含状态限量时,网格点算法引入了最优递增算法中的密度函数.设状态空间在时间K-1包含离散状态.那么在每个状态下,为其引入假定状态概率,并用表示到时间K-1为止的测量值,函数即.如此在K-1时刻的后验概率密度函数即为其中为狄拉克测量函数.将函数17替换到3和4的预测与修正方程式中,分别为其中IV. 次优算法而实际应用中,许多情况下上文中的假设并不成立,因此尔曼滤波算法和网格点算法并不实用,此时,只能采用近似的次优滤波算法.本部分我们将介绍3种非线性贝叶斯近似算法：a)扩展的卡尔曼算法EKFb)近似网格点算法c)粒子滤波算法A．扩展的卡尔曼算法 EKF在非线性函数中,1和2不能写成6和7的形式,我们就用一个区域线化等式来描述非线性情况.EKF即是基于次思想的近似算法,是一个高斯近似算法函数其中此处和为非线性函数,和是之前非线性函数中的区域化线性函数例如,矩阵算法.EKF方法在线性化过程中.仅对泰勤级数展开作一阶截短,因而其相应的均值,方差估计仅仅有一阶精度；而且,该方法忽略了系统状态及噪声的随机分布特性,仅仅在当前状态、估计值点上作线性变换.这些都对转换后变量均值、方差估计引入了较大的误差,甚至导致滤波器发散.B．近似网格点算法如果状态空间是连续的,但不属于“集合单元”, 那么可以用网格点算法近似计算其后的密度值.设后验概率密度函数在K-1时的函数值近似为那么预测和修正函数则为其中此处,表示V. 粒子滤波算法A．序列化重要性抽样算法SIS序列化重要性抽样算法是一种蒙特卡洛算法.这种算法是过去几十年由大连续蒙特卡洛算法演变而来的.为了展示算法的细节,用表示一个含后验概率密度的随机估量.其中支持点相关加权,而表示到时间K为止所有的状态量.Weight一个固定值,表达式为.那么在K时的后验密度即近似表示为因此我们就有了得到一个计算真后验的离散加权的逼近算法..加权选用重要性采样原理.这个原理的依据是设是一个难以采样的系统的概率密度函数.此外,令为样本,且可以从假设中轻易产生,称为重要密度.那么对的加权近似密度算法就为其中是对i的粒子的标准化加权.因此样本从重要密度函数中得到.然后用42表示40的加权函数就是回到序列,在每个迭代中,可以得到样本的近似函数,和新样本集的期望值.将重要密度函数因数分解得出增加现存样本,可以得到样本.通过4中提到的方法可以推出积分45将4446代入43,加权修正等式为另外,如果,如此重要密度函数变量仅为和.此式适用于每个时间段只需滤波估算的通常情况.由此我们可以加上一个条件,只有可以被存储,因此可以丢弃频道以及的历史观测值.修改后的加权函数即为后验过滤密度函数即近似于由于每一个测量值都是按序接收的,因此序列重要采样算法含递增加权和支点.此算法的伪码描述为算法1.1）粒子退化现象：在滤波过程中经过几次迭代, 除了一个样本外其余样本的重要性权重都很小,结果粒子集无法表达实际的后验概率分布.其中代表“真实加权”.此值不能被精确估算.但是的可以通过下式估算出.2）重要密度的最佳选择.第一种方法中包括选择重要密度函数对进行最小化计算令最大.最优重要密度函数方程为：将48代入52得出如果建模中的动力情况为非线性及测量值为线性的.那么系统函数为：其中是一个非线性方程,是观测矩阵,和相互独立的独立同分布高斯序列,且.令得出且最后,选择重要密度函数做前验计算非常方便.将48代入623重采样：为了解决样本退化问题,引入了重要性重采样的采用方法.重采样的基本思想通过在两次重要性采样之间增加重采样步,消除权值较小的样本,并对权值较大的样本复制,产生的采样是独立同分布.所以权值都变为.虽然重采样的引用减弱了粒子退化问题的影响.但是同时产生了其他的实际问题.首先,减少粒子的平行几率,所有粒子必须组合.其二,粒子必须经历大量的多次加权计算,增加计算量.导致了粒子分集度的损失.在小型的噪音处理过程中,这个问题比较频繁,且被称为采样点贫乏.实际上,由于采样点贫乏,在小的噪音处理时,所有的粒子在几个迭代之后就会坍塌到一点.第三,由于粒子分集数减少,任何基于粒子路径的平滑估算都会衰变.计算中必须加入有中和方法.一种方法是由前粒子状态决定后续滤波,然后通过对第一及最后时标的递推计算,重新计算对粒子做加权计算,以得到平滑估算16.另一种方法是使用蒙特卡罗算法5.B．其余相关粒子滤波算法第五部分A中所介绍的序列重要采样算法为大部分的粒子滤波算法提供了理论基础.而事实上粒子滤波算法仍有教广的发展.在其他文献中提到的各种版本的粒子滤波算法都可以归纳为通用序列重要采样算法的特例.通过重要采样密度和重采样步骤的修正,这些特例,都可以由序列重要采样算法得出.以下列出了几项典型的粒子滤波特殊算法.i 重要性重采样滤波算法SIRii 辅助重要性重采样滤波算法ASIRiii 正规粒子滤波算法RPF.1）重要性重采样滤波算法本算法属于蒙特卡罗算法的一种,且普遍应用于解决递推贝叶斯滤波问题.状态的动态方程和量测方程即1和2,,分别需要作为已知条件给出,并需要从信号噪声分配过程的和前验中进行实感realizations这个词抽样.最后概似函数必须能在逐点函数中实现.如果对递推重要性采样函数选择正确,就能够轻易推出重要性重采样滤波算法,1重要密度中选作为前验密度函数,2重采样应用于每个时间系数.以上的对重要密度的选择表明我们需从中进行抽样,样本的推导有两个步骤,首先推出一个噪音采样方程,然后设,其中为概率密度函数.通过此重要密度函数的特殊选择方法,我们很明显的看出加权方程为然而每个时间系数都需要进行重采样,因此得出重采样过程之前66中比例项所导出的加权为常量.在算法四中我们会对本算法中的迭代进行讲解.由于SIR算法中的重要性抽样密度独立于测量值,状态空间量可以不依据观测量得出.所以此滤波算法受异常值影响较大甚至无效.另外由于每一个迭代步骤中都有重采样过程,这将导致粒子多样化得迅速损失.然而,本算法的优点在于重要性加权估算步骤简单,重要性密度的抽样步骤便捷.2）辅助重要性重采样滤波算法本算法是由Pitt 和 Shephard作为SIR算法的衍生算法提出的.本算法由SIR算法的核心算法导出,引入了对进行抽样的重要性密度函数,其中表示时的粒子指数.根据贝叶斯算法规则,比值可由下式推出ASIR的算法是通过联合概率密度函数获取样本,省略中的指数i,从而从边缘化密度中得到,用于描述样本的重要密度函数规定为满足比例函数设由68为样本分配一个加权比例函数至6768等式右边具体算法如下所示34中原版ASIR算法内还包含另外一个步骤,即重采样,用于产生一个同样本等同的加权值.同SIR算法相比,1 能从K-1的样本中便捷的算出结果.2 ASIR在前一个单位时间内可以看做是重采样过程.3）正规化粒子滤波算法采样是在第五部分B1中提出的一种解决例子退化问题的算法,在粒子滤波算法中应用普遍.然而,需要指出的是,重采样同时为计算过程带来了新的问题,尤其是粒子多样性的损失.引起这个问题的原因是粒子是被绘制成离散态而非连续的,如果此问题处理不当,那么会引起粒子坍塌现象.正规化粒子滤波算法RPF是一种改进后的粒子滤波算法,能够处理上述的问题.RPF同SIR滤波算法除了重采样步骤之外完全一致,RPF是从一个后验密度函数的连续近似值中重新采样.SIR则是从密度近似函数64中进行重采样.特别是在RPF中,样本是来自近似等式其中为核密度方程,为核带宽,是状态向量X的尺寸,且.是加权常量.核密度方程是一个对称的概率密度方程如下核密度方程以及核带宽h用来最小化真是厚颜密度函数和与其一致的73中的正规化表述之间的综合平方差误差.方程如下约等于73的等式右边的.如果有种特殊情况,所有的样本都由相同的加权,那么核函数的最优选择是Epanechnikov核函数.基础密度函数为高斯分布,且有一系列协方差矩阵,那么带宽的最优选择也是31虽然76 77 78的结果只是一些特定情况下的最佳方案,但是这些结果仍然可以在一般情况下作为次优方案使用.算法6中列出了RPF的算法内的相互作用.RPF与一般的粒子滤波算法最大的区别就在算法3中,不只是经验协方差矩阵的计算,而是在重采样是加入了规则化的步骤.图标一根据以上步骤我们就能从73中得出的随机样本.就复杂性而言,RPF算法和SIR差不多,除了RPF在每一个时间步骤中,需要从核函数中得出的的附加条件.RPF有一个理论缺陷,样本不能保证近似值和后验的值渐近.在实际应用中,当样本严重贫乏时,例如,噪音信号非常小,RPF算法要比SIR更加实用,精确.VI. 实例此处我们将以下方程式作为例证说明：或等同于其中和分别表示....的和.我们令且.这个例子曾被多次发表.作为对照,为样本的真正运动状态,为测量值.以K为变量状态值为解的样本运动方程的真正数据.同相同的样本运动方程中状态值的测量值.近似网格点算法使用50个状态值-25,25.所有的粒子滤波算法拥有50个粒子,并且在阶段会进行连续重新取样.辅助粒子滤波算法则用,正则化粒子滤波算法用第五部分B3中提到的核与频宽.A．扩展卡尔曼算法扩展卡尔曼算法中的局部线性化技术,和高斯近似算法扩展卡尔曼滤波算法并不能对样Fig. 3. 扩展卡尔曼算法开发为状态值估算Fig. 4.在之上或者之下位置的状态值展为 EKF算法.真正固定的状态量也显示出来.本的非线性和非高斯本质进行充分描述.一旦EKF不能近似于基本的后验概率,高斯近似算法也实用时——EKF算法则倾向技能选择“错误”的模式,又能在个模式间求平均.结果在这种无法近似求概率密度的情况下,线性近似算法也不能实现.B.近似网格点滤波算法这是一个低纬度例子, 人们认为近似网格点算法在其中非常实用.正如图5所示.这种算法能够为多峰问题建模.另外还能利用近似网格点算法而非扩展卡尔曼算法减少显着的均方根误差.粒子滤波算法中粒子在运算步骤中是通过迭代算法,然而近似网格点算法中是通过单元运算.如此近似网格点算法中的均方差根误差要比其他的粒子滤波算法大,这一点很令人惊讶.作者认为这是一种认为误差；而且有人提出了解决算法.另外网格点中固定位置表明网格点接近正负25的区间内,而真实状态值远在其范围之外,那么就会产生极大误差.C．辅助粒子滤波算法误差产生的一个原因是抽出的粒子群位置较差.可能有人认为,选取较好的位置抽取粒子就可以减少误差.辅助粒子滤波算法看似可行.他可以作为SIR的合适候补算法.此处,我们为样本中的一个样本.此图为SIR粒子滤波器中的概率密度图如Fig 7所示,对于本例,辅助粒子滤波算法表现出色.毫无疑问,表7比表6中的斑点要少,数据更加集中于真实状态值.但是可能有人会认为解决这一问题辅助粒子滤波算法并不适用,因为先验性要比拟然性范围更广.Fig. 7 此图为辅助粒子滤波算法中的概率密度图均方差误差可以通过辅助粒子滤波算法得到一定减少.Fig. 8 此图为正规粒子滤波算法中的概率密度图VII. 总结对于某些特定问题,如果卡尔曼滤波算法或网格点滤波算法的假设成立,那么这两种方法是解决这些问题的最佳算法.然而,在多数实际情况中,这种假设难以成立,只能采用近似算法.我们使用扩展卡尔曼算法近似出动力学及测量过程中的模型,从而近似的求出其在高斯分布下的概率密度函数.而近似网格点算法求出离散分布下,连续状态空间量的近似值.但是这个算法都需要对目标地区进行预算,而在处理高纬状态空间问题时,这会极大的加大成本.粒子滤波算法是直接将密度值近似为定量的样本群.如今的粒子滤波算法可谓多种多样,其中一些应用到特殊算法,在众多算法中比较杰出.然而为专业应用领域涉及粒子滤波器时,恰当得选取重要密度起着至关重要的作用.REFERENCES1 S. 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大庆石油学院学报第32卷第3期2008年6月J OU RNAL OF DAQ IN G PETROL EUM INSTITU TE Vol.32No.3J un.2008收稿日期:2007212224;审稿人:付光杰;编辑:郑丽芹 作者简介:任伟建(1963-),女,博士生导师,教授,主要从事复杂系统的控制及故障诊断方面的研究.基于粒子滤波和贝叶斯估计的目标跟踪任伟建1,山茂泉1,谢 锋2,王文东3(1.大庆石油学院电气信息工程学院,黑龙江大庆 163318; 2.大庆油田有限责任公司第二采油厂,黑龙江大庆 163414; 3.大庆钻井技术服务公司钻井工具分公司,黑龙江大庆 163461) 摘 要:针对颜色直方图的彩色物体的运动目标,在各种噪声的干扰下多呈现非线性和非高斯的特点,利用粒子滤波的方法进行运动估计和跟踪.利用粒子滤波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.采用累加权值概率并且引入随机正态分布进行采样,保证粒子的多样性,有效避免粒子退化问题.仿真结果表明该方法的有效性.关 键 词:粒子滤波;贝叶斯估计;目标跟踪;彩色直方图中图分类号:TP182 文献标识码:A 文章编号:100021891(2008)03200672040 引言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[1,2].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.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.且如果密度函数不是高斯分布,该方法估计精度不高.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[3].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.文中首先对选定区域目标建立颜色直方图模型,然后在选定区域附近产生目标粒子区域,利用巴特查理亚系数测量粒子区域和选定区域2种分布之间的相似度,运用粒子滤波估计方法实现运动目标的跟踪.在跟踪过程中,粒子存在退化现象.文献[4]采取重采样方法在一定程度上解决了退化问题,但由于重采样是根据权值大小进行的,导致采样后的粒子由大量重复的粒子构成,失去了多样性.文中采取概率累加的方法保持粒子的多样性,防止粒子退化,取得较好的效果.1 运动目标模型在确定运动目标后,建立基于指数分布的统计模型.在区域中心,属于运动目标的概率为1,在偏离中心的距离大于阈值时,概率属于指数衰减[5]:p pos (z i )=1,‖z i ‖≤T ;exp -‖z i ‖-T max (‖z i ‖-T )N i =1,‖z i ‖>T ,(1)可得到目标的统计直方图分布模型:p pos (u )=C6N i =1p pos (z i )δ(b (z i )-u ),(2)C =16N i =1p pos (z i ).(3) 式(1～3)中:N 为像素个数;δ(・)为冲激函数;C 为归一化常量;z i 为目标位置坐标;b (z i )为对应直方图中颜色分布中的灰度;p pos (z i )为中心位置pos 的粒子范围内z i 位置处的概率;p pos 为在pos 处灰度级为u 的分布,u 为某一灰度级,u ∈[0,H -1],H 为灰度最大值.在初始图像中,给定包含目标的固定区域.为方便起见,可以使固定区域的中心为0向量.由分析可得对应的统计直方图分布p 0(u ),令q (u )=p 0(u ).在随后的图像中,候选区域的中心为y ,同样可得相应的统计直方图分布p y (u ).采用巴特查理亚系数[6]测量2种分布之间的相似度:ρ(q ,p y )=6H h =1q (u )p y (u ).(4) 式中ρ越大,说明这2种分布越相似.当ρ=1时,称作完全匹配.用d (d =1-ρ(q ,p y ))表示巴特查理亚系数距离.2 基于粒子滤波跟踪算法2.1 粒子滤波粒子滤波是通过寻找一组在状态空间传播的随机样本,对概率密度函数p (X k |Z k )进行近似,以样本均值代替积分运算,从而获得状态最小方差估计的过程,这些样本称为粒子.假定k -1时刻系统的后验概率为p (X k -1,Z k -1),依据重要性采样概率密度函数选取N s 个随机样本点,k 时刻获得测量信息后,经过状态和时间更新过程,N s 个粒子的后验概率密度可以近似为p (X k |Z k ).随着粒子数目的增加,粒子的概率密度函数逐渐逼近状态的概率密度函数.由先验分布抽取出状态空间中一组样本表示被估计量分布,根据观测数据计算每一样本的似然度,并以此作为概率权重;引入重采样,由原样本集抽样出一定数目(常为恒定)的等加权样本作为被估量后验分布的近似,从而留下有希望的样本.如此反复,使样本集逐渐接近真实状态,粒子滤波估计即达到了最优贝叶斯估计的效果.2.2 基于加权颜色直方图的粒子滤波算法粒子滤波算法来源于贝叶斯采样估计的序贯重要性采样滤波思想,该算法存在2个重要问题:一是粒子集退化问题;二是重要性采样概率密度函数的选择.文中采用累加权值概率并且引入随机正态分布进行采样,这样保持粒子的多样性,即权值较大的粒子继续保存发挥作用,权值较小的粒子不会被完全抛弃.重要性采样概率密度函数采用正态分布.对于样本集的每一个粒子求取累计概率,用c k -1表示,即c (0)k -1=c (i -1)k -1+ω(i )k -1.对任意样本{S (i )k -1,ω(i )k -1},根据产生的正态分布的0～1之间的随机数,比较样本的累积概率与这个随机数,找到最小的索引号,获得相应的采样样本.根据这种方法完成采样,生成采样后的样本集{S ′(i )k -1,1/N s },然后再进行预估.该方法具体的一步迭代过程:(1)初始化.对i =1,2,3…,N s ,从初始分布采样p 0(s (i )0),生成一组服从均匀分布的随机数r ≈U (0,1),如果r <p 0,s (i )0=Φ;否则,s (i )0=x i 0.(2)重采样.由粒子组{S (i )k -1,ω(i )k -1}N s i =1以概率P (S (i )k -1=S (j )k -1)=ω(j )k -1生成一组新的粒子{S ′(i )k -1,1/N s }N s i =1.①计算标准累加概率c ′k -1,c (0)k -1=c (i -1)k -1+ω(i )k -1,c ′(i )k-1=c (i )k-16N s i =1c (i )k-1;②生成一组服从正态分布的随机数r ≈U (0,1);③找到最小的j ,使得c ′(j )k -1≥r;④令S ′(i )k -1=S (j )k -1.(3)状态预测.粒子组{S ′(i )k -1,1/N s }Ns i =1利用二维离散时间近似常速度运动模型^S (i )k =φk S ′(i )k -1+W k 作一步预测,得到新的粒子组{S ′(i )k -1,1/N s }N s i =1.(4)权值更新.①利用式(2)计算每个粒子^S (i )k 所在区域的颜色直方图表达式P (u )S (i )k ;②计算巴特查理大 庆 石 油 学 院 学 报 第32卷 2008年亚系数ρ[p(i )s k ,q ]=6H u =1P (u )S (i )k q (u );③计算更新权值.^ω(i )k =12πσexp 1-ρ[p (i )s k ,q ]2σ2,且归一化为ω(i )k =^ω(i )k 6N s i =1^ω(i )k ,得到{S (i )k ,ω(i )}N s i =1.(5)输出.目标状态的均值估计为E (S k )=6N s i =1ω(i )k S (i )k ,^X k =E (S k ).3 目标跟踪在彩色序列图像的跟踪中,可以假设状态向量S k =[c xk ,c yk ,H k ,H y ]T (5)为k 时刻粒子的位置,并且同时设定H x 及H y 为在粒子周围的矩形框的宽和高,(c xk ,c yk )为粒子坐标.这里不将完整的图像作为测量,而是从图像中提取色彩直方图h k ,在由状态向量s i k (第i 个粒子k 时刻的状态)确定的图像内部区域中计算.另外,用高斯密度作为测量色彩直方图的似然函数:p (h k |s i k )∝N (D i k :0,σ2)=12πδ2exp -(D i k )22δ2,(6)式中:D i k 为状态向量s i k 表示的区域中计算得到的直方图h k 与要跟踪目标的参考直方图q 之间的距离;δ为高斯密度标准差.为了计算D i k ,引入ρ[h ,q ]=∫h (u )q (u )d u .在由粒子参数确定的矩形范围内,直方图可以描述为h ={h (u )}以及q ={q (u )},u =1,2,…,m (m 为灰度级别),定义ρ[h ,q ]=6m u =1h (u )q (u ),(7)式中ρ越大,分布就越相近;对于2个相同的直方图,ρ=1,表示二者完全匹配.定义2个分布之间的距离:D i k =1-ρ[h ,q ].(8) 综合式(6)和式(7),可得基于色彩直方图的贝叶斯后验概率估计.4 仿真实验图1 足球运动轨迹的跟踪 文中采用像素序列帧做实验,从视频中提取序列帧(5,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,26)进行计算.粒子区域大小取11×11像素,偏离中心的距离T =10,粒子数N s =100,高斯密度标准差δ=2,灰度级别m =256.计算机采用2.4G 主频,512M 内存.分别用原始粒子滤波方法(PF )、改进的粒子滤波算法对模型做Matlab 仿真实验,结果见表1.实验结果表明,对足球运动轨迹的跟踪中(图1),利用累加权值概率并且引表1 PF 与改进PF 仿真结果算法平均绝对误差均方根误差用时/s PF 0.60480.09380.19改进PF 0.47850.06210.44入随机正态分布进行采样的方法,在滤波效果上能有效避免粒子退化带来的偏差,效果较好.第3期 任伟建等:基于粒子滤波和贝叶斯估计的目标跟踪4 结束语应用基于统计直方图模型的粒子滤波算法,实现运动目标在复杂噪声干扰下的跟踪.将巴特查理亚系数引入粒子滤波算法,作为判断粒子模型与目标模型相似性判断,同时作为粒子权值更新依据,采用累加权值概率并且引入随机正态分布进行采样,保证粒子的多样性.实验表明该方法能有效处理目标初始位置已知的跟踪问题,并且能够用于监控系统中的动态跟踪,具有一定的实用价值.参考文献:[1] PARA GIOS N ,DERICH E R.Geodesic active contours and level set s for t he 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an d Technol2 og y,Ti anj i n300457,Chi na;2.S chool of L i g ht I n d ust ry and Tex tile,Qiqi haer U ni versit y,Qiqi haer 161006,Chi na)Abstract:A type of cationic polyacrylate emulsio n was p repared by means of seeding polymerization. The emulsion copolymerization was carried out wit h t he core monomers of butyl acrylate(BA)and met hyl met hacrylate(MMA),t he shell monomers of BA,MMA and cationic monomer and t he initiator of potassium persulp hate.The st ruct ure of cationic polyacrylate emulsion was characterized by F T-IR spect rum.The experimental result s showed t hat t he cationic polymer was especially suitable for use in papermaking p rocesses as sizing agent and reinforcing agent.The optimum working conditions of catio n2 ic polymer used as sizing agent were latex do sage of1.2%and p H=7and used as reinforcing agent were latex dosage of0.9%～1.5%and p H=7.K ey w ords:core2shell emulsion;catio nic polyacrylate;sizing agent;reinforcing agent;papermakingE ffect of the initial deformations on stability of the oil derricks/2008,32(3):59-61M IAO Tong2chen,ZHAN G Yan2yan,LA I Y o ng2xing,MA Cheng2gang(Dept.of Engi neeri ng Mechanics,Zhengz hou U ni versit y,Zhen gz hou450001,Chi na)Abstract:In t his paper,a calculating met hod to evaluate t he derricks stability wit h random initial de2 formations was p resented by p robing into t he JJ315/43-A derricks and t he relation between t he whole bending deformations and st ruct ural ultimate load capacity of derricks was obtained by ANS YS calcula2 tion.Result s show t hat in order to determine t he ultimate load capacity of t he derricks,bot h geomet rical and material nonlinearities must be taken into consideration.K ey w ords:derricks;stability;ultimate load capacity;no nlinearR obust multi2objective control for active suspension system of vehicles/2008,32(3):62-66L I Yan2hui1,L I Hong2xing1,ZHAN G Y o ng2xin2,DU Gui2ming3,FU Guang2jie1(1.Elect rical I nf orm ation Engi neeri ng College,D aqi n g Pet roleum I nstit ute,D aqi ng,Heilong j i ang 163318,Chi na;2.B io2energ y Cor p.L t d.,B ei hai,Guang x i536100,Chi na;3.Changchun V ocational I nstit ute of Technolog y,Changchun,J ili n130033,Chi na)Abstract:This paper deals wit h t he problems of t he robust multi2objective cont roller design for t he vehi2 cle active suspension system wit h t he polytopic parameter uncertainty.By analyzing t he basic f unctions of vehicle active suspensio ns,t he vibration cont rol for t hese systems is mat hematically t ranslated into a mutli2objective cont rol problem for polytopic uncertain systems.Considering t hat t he parameter of body mass can be measured online,we propose state2feedback cont rol st rategy via parameter2dependent L ya2 p unov f unctions.The multi2objective cont roller design p roblem is t hen cast into a convex optimization p roblem wit h L M I const raint s.The feasibility of t he met hods is demonst rated by a numerical example. K ey w ords:active suspension system;robust multi2object control;parameter2dependent L yap unov f unc2 tio ns;linear mat rix inequalityT arget tracking based on the particle f ilter and the B ayesian estimation/2008,32(3):67-70REN Wei2jian1,SHAN Mao2quan1,XIE Feng2,WAN G Wen2dong3(1.College of Elect ricit y an d I nf orm ation Engi neeri n g,D aqi ng Pet roleum I nstit ute,D aqi ng,Hei2 long j i ang163318,Chi na;2.I nf orm ation Center of Oil Recovery Pl ant N o.2,D aqi ng Oil f iel d Cor p. L t d.,D aqi n g,Heilon g j i ang163414,Chi na;3.D rilli n g Tools B ranch,D aqi ng D rilli n g Technolog y S ervice Cor p.L t d.,D aqi ng,Heilong j i ang163461,Chi na)Abstract:In view of t he fact t hat color histogram of color object s moving target,in vario us noise inter2 ference,present s more non-Gaussian and nonlinear characteristics.The paper proposes t he use of par2 ticle filter met hod motion estimation and t racking.Full use of particle filter on t he non-Gaussian and nonlinear effective app roximatio n of t he nat ure of t he particles was a posterior p robability dist ribution of t he estimated target state,t he effective t racking of target s.In particle filter process,t he existence of particle degradation problems,t he paper used cumulative p ro bability weight s for normal distribution and t he int roduction of random sampling,to ensure t he diversity of particles.The simulating result s show t he effectiveness of t he met hod.K ey w ords:particle filter;object t racking;Bayesian estimation;target t racing;color histogram。