基于时间序列自适应建模的粒子滤波动态目标跟踪

被引：3

作者：

杨淑莹 ^{[1
]}

邓飞 ^{[2
]}

丁承君 ^{[3
]}

张迎 ^{[1
]}

吴涛 ^{[1
]}

机构：

[1] 天津理工大学智能计算及软件新技术重点实验室

[2] 佛罗里达国际大学工程和计算机学院

[3] 河北工业大学机械工程学院

来源：

光电子激光. | 2011年 / 22卷 / 11期

关键词：

目标跟踪; 时间序列; 粒子滤波;

D O I：

10.16136/j.joel.2011.11.021

中图分类号：

TN713 [滤波技术、滤波器]; TN953 [雷达跟踪系统];

学科分类号：

080902 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

在目标跟踪中为达到目标的运行模型与实际轨迹相符,本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法（TSPF）。采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计。仿真实验表明在粒子滤波算法中采用时间序列自适应建模,能够实时反映目标的运行轨迹,克服了单一模型无法准确跟踪动态目标,以及交互多模型需要先验知识的缺陷,提高了动态目标跟踪的准确性。

引用

页码：1725 / 1730

页数：6

共 12 条

[1] 基于改进粒子滤波的鲁棒目标跟踪算法 [J].