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文檔簡介
1、目標跟蹤作為計算機科學中的一個重要研究方向,在軍事和國防領域受到越來越多的重視,現(xiàn)代化戰(zhàn)爭中,如何對飛機目標進行準確跟蹤和精確打擊,成為克敵制勝的關鍵。由于重采樣過程中,粒子多樣性的退化,傳統(tǒng)的粒子濾波目標跟蹤算法在應對目標姿態(tài)劇烈變化和突然消失等情況時效果有限,如何在減少計算量的同時保持粒子多樣性就顯得非常重要。
在移動背景下,本文提出了一種多層粒子濾波目標跟蹤算法,將粒子劃分主粒子和從粒子,通過從粒子對主粒子進行優(yōu)化,改善
2、了粒子的多樣性;提出一種多模態(tài)粒子濾波多目標跟蹤算法,由于目標數(shù)目的增加會帶來計算量的指數(shù)上升,通過融入Mean Shift算法來大幅減少計算量。本文分別通過對提出的算法進行實驗驗證,證明了算法的可行性。本文主要包括以下工作內容:
本文將傳統(tǒng)粒子濾波作為出發(fā)點,理論分析并通過編程實現(xiàn)了傳統(tǒng)粒子濾波目標跟蹤算法,根據(jù)結果發(fā)現(xiàn)重采樣過程中粒子喪失了多樣性。
嘗試通過增加粒子個數(shù)的方法來改善粒子的多樣性,根據(jù)實驗數(shù)據(jù)的對比
3、,發(fā)現(xiàn)僅僅增加粒子個數(shù)會帶來計算量的指數(shù)上升,并且?guī)淼母纳菩Ч钟邢蕖?br> 提出一種多層粒子濾波目標跟蹤算法,將采樣粒子劃分為主粒子和從粒子,從粒子用于保存主粒子的狀態(tài)并對主粒子進行優(yōu)化。在重采樣的過程中,只有對主粒子進行更新而從粒子保持不變,最后,用主粒子來估計目標的狀態(tài)。這種改進在一定程度上保證了粒子的多樣性,在應對目標發(fā)生形態(tài)變化和暫時性的消失的問題有很好的效果。實驗結果表明本文提出的算法優(yōu)于基本的粒子濾波算法。
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