本文關(guān)鍵詞：目標跟蹤中粒子濾波算法的研究

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【摘要】：目標跟蹤無論在軍領(lǐng)域是民用領(lǐng)域都著極廣泛的應用,因直是科學研的個熱點目標跟蹤包括大關(guān)鍵要素建立準確的跟蹤模型和設(shè)計精準的跟蹤算法在貝濾波框架,粒子濾波算法可將目標跟蹤問題轉(zhuǎn)貝估計問題,通過使用系統(tǒng)中所的測數(shù)據(jù)來遞估計狀態(tài)的驗概率密度函數(shù),而獲得目標狀態(tài)的最估計統(tǒng)的濾波算法相比,粒子濾波算法系統(tǒng)線性系統(tǒng)維數(shù)和噪聲布的限制,可更效地處理目標跟蹤中的狀態(tài)估計問題,因在目標跟蹤領(lǐng)域得到了廣泛的應用著科的發(fā)展,目標的機性來,而交式多模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)健性好跟蹤精度高等特點,可對目標的狀態(tài)行準確地述因,可將粒子濾波算法交式多模型行結(jié)應用在機目標跟蹤中,而提高目標跟蹤的精度本文要作點第,在對標準粒子濾波算法和統(tǒng)重樣算法行研的礎(chǔ),提出了種于重樣改的粒子濾波算法算法在濾波過程中入了預處理和值線性組方法預處理過程通過使用粒子對的均值小值粒子并增大值,將小值粒子向高似然移,過程可小粒子間的值方差提高效粒子數(shù)目少行重樣的次數(shù),在定程度保證粒子的多樣性,提高狀態(tài)估計的性能通過對重樣前的部粒子行值線性組,增了重樣過程中被復制的粒子數(shù),緩解了粒子多樣性喪失的問題,提高了狀態(tài)估計性能,并通過仿真驗證明了算法的效性第,將改的粒子濾波算法交式多模型結(jié)得到改的粒子濾波交式多模型算法,并通過個應用場景驗證了算法的效性
【關(guān)鍵詞】：目標跟蹤 粒子濾波 重 樣 值線性 組 交 式多模型
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN713
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題研的背景意9-10
• 1.2 內(nèi)外研狀發(fā)展10-13
• 1.2.1 粒子濾波算法的研展10-11
• 1.2.2 交式多模型的研展11-13
• 1.3 論文要作章節(jié)排13-15
• 第二章 目標跟蹤模型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 仿真析比較20-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 第三章 目標跟蹤常用濾波算法研25-41
• 3.1 爾曼濾波算法25-26
• 3.2 擴展爾曼濾波算法26-28
• 3.3 粒子濾波算法28-37
• 3.3.1 貝濾波28-30
• 3.3.2 蒙特洛方法30
• 3.3.3 重要性樣30-32
• 3.3.4 序貫重要性樣32-34
• 3.3.5 重樣算法34-35
• 3.3.6 標準粒子濾波算法35-37
• 3.4 仿真析比較37-39
• 3.4.1 爾曼濾波算法的仿真析37
• 3.4.2 擴展爾曼濾波算法和粒子濾波算法的仿真析37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 于重樣改的粒子濾波算法41-55
• 4.1 統(tǒng)重樣算法41-45
• 4.1.1 多項式重樣算法41-42
• 4.1.2 層重樣算法42-43
• 4.1.3 系統(tǒng)重樣算法43
• 4.1.4 差重樣算法43-44
• 4.1.5 統(tǒng)重樣算法的仿真析44-45
• 4.2 于重樣改的粒子濾波算法45-54
• 4.2.1 算法述45-47
• 4.2.2 算法評47-51
• 4.2.3 仿真析51-54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 第五章 改的粒子濾波算法在機目標跟蹤中的應用55-65
• 5.1 改的粒子濾波-交 式多模型算法研55-59
• 5.1.1 粒子濾波-交 式多模型算法55-58
• 5.1.2 改的粒子濾波-交 式多模型算法IRPF-IMM58-59
• 5.2 IRPF-IMM算法在機 目標跟蹤中的應用59-64
• 5.3 本章小結(jié)64-65
• 第六章 總結(jié)展望65-67
• 參考文獻67-71
• 致謝71-73
• 攻學期間發(fā)表的學術(shù)論文目錄73

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本文編號：912229