中央高校基本科研业务费专项资金(K5051202014)
- 作品数：5 被引量：32H指数：4
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- 基于拟蒙特卡罗的未知杂波GMP-PHD滤波器被引量：7
- 2014年
- 针对非线性系统模型中未知杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种基于拟蒙特卡罗方法的未知杂波高斯混合粒子概率假设密度(GMP-PHD)算法.首先利用有限混合模型拟合未知杂波空间分布,使其能够在杂波模型未知的情况下稳定跟踪目标;然后利用低偏差点集在状态空间中分布均匀的特性将拟蒙特卡罗采样方法应用到GMP-PHD中,使其在解决非线性滤波问题的同时提高目标跟踪精度.仿真实验表明,所提出的算法具有良好的跟踪性能.
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- 关键词：概率假设密度有限混合模型
- 基于偏微分方程的快速二维经验模态分解方法及其应用被引量：5
- 2014年
- 针对现有的二维经验模态分解(BEMD)方法存在边界效应、分解速度慢等缺点,提出一种基于偏微分方程(PDE)的快速二维经验模态分解方法——PDE-BEMD.首先构造极值点所在二维包络曲面所满足的四阶偏微分方程,通过差分迭代方法快速求解偏微分方程,得到图像的上下包络曲面;然后对图像进行筛分,得到固有模态函数图像(IMFs),实现图像的模态分解.将分解得到的图像应用于边缘检测和人脸识别预处理算法中的实验结果表明,PDE-BEMD方法不仅可有效地降低时间和空间的复杂度、提高运算速度,而且避免了BEMD的边界效应,分解出具有清晰边缘信息的IMFs,且剩余图像不会被模糊,具有良好的边缘提取与去噪效果.
- 李翠芸曹潇男姬红兵邹其兵
- 关键词：二维经验模态分解偏微分方程边缘检测
- 未知杂波环境的GM-PHD平滑滤波器被引量：4
- 2015年
- 针对未知杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种未知杂波环境下的高斯混合概率假设密度前向后向平滑算法.该算法首先利用有限混合模型对杂波强度进行估计,克服了多目标跟踪中概率假设密度滤波器在杂波与先验知识不匹配情况下滤波性能急剧下降的缺点;其次采用平滑递归,利用多个量测数据对滤波值进行平滑,进而减小目标的位置误差.仿真结果表明,这种算法在未知杂波环境下具有较好的跟踪性能,且优于未进行平滑的未知杂波高斯混合概率假设密度滤波器.
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- 关键词：多目标跟踪
- 一种新的未知杂波环境下的PHD滤波器被引量：9
- 2014年
- 针对多目标跟踪中概率假设密度(PHD)滤波器在杂波模型与先验知识不匹配情况下滤波性能急剧下降的缺点,将增广状态空间引入PHD滤波器,提出了一种新的未知杂波环境下的PHD滤波器.该滤波器利用增广状态空间区分目标状态空间与杂波状态空间,通过量测对杂波模型进行估计,不需要杂波先验知识,避免了因杂波强度的先验知识选择不当而造成PHD滤波器跟踪性能下降的问题.仿真结果表明,该算法在未知杂波环境下,具有稳定的跟踪效果;在保证实时性的前提下,其跟踪精度与传统PHD滤波器在杂波模型匹配情况下相当.
- 李翠芸江舟姬红兵
- 关键词：多目标跟踪概率假设密度
- 高斯粒子PHD滤波的多个弱小目标TBD算法被引量：8
- 2015年
- 针对现有多个弱小目标检测前跟踪(track-before-detect,TBD)算法存在的跟踪精度低,算法复杂度高等问题,提出一种新的基于概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)的TBD算法。所提算法通过高斯粒子滤波对PHD中的各高斯项进行递归运算、进行多帧能量累积,并提取高斯项的均值为目标的状态,达到检测与跟踪多个弱小目标的目的。算法在随机集滤波框架下完成未知数目的多个弱小目标跟踪,不仅充分利用粒子滤波的非线性估计能力,同时避免了传统算法利用模糊聚类进行目标状态提取所带来的跟踪精度低等问题。仿真结果表明,所提算法与传统方法相比,在降低算法复杂度的同时,对多个红外弱小目标具有更加良好的实时检测和跟踪性能。
- 李翠芸曹潇男廖良雄江舟
- 关键词：检测前跟踪概率假设密度多目标跟踪
