實(shí)時(shí)概率假設(shè)密度粒子濾波的算法研究.pdf

1、本論文在國家自然科學(xué)基金(No.61171149)的支持下，對使用概率假設(shè)密度粒子濾波算法處理實(shí)時(shí)多目標(biāo)跟蹤問題進(jìn)行了研究。
　　 論文首先在多目標(biāo)貝葉斯建模的前提下，依據(jù)不同的隨機(jī)有限集理論，綜述了當(dāng)前研究的兩種熱門的多目標(biāo)跟蹤算法：概率假設(shè)密度濾波和多伯努利濾波，詳述論文主要研究的概率假設(shè)密度理論以及具體實(shí)現(xiàn)，并探討了多目標(biāo)跟蹤算法的評估指標(biāo)。
　　 在概率假設(shè)密度粒子濾波的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)中，由于重采樣算法固有的序

2、貫特性，使得重采樣必須在獲得所有的粒子權(quán)值后才能開始，嚴(yán)重限制了濾波算法硬件實(shí)現(xiàn)的處理延時(shí)。針對這一問題，論文提出一種非序貫重采樣算法，使得權(quán)值更新步驟和重采樣步驟可以實(shí)現(xiàn)并行操作。仿真結(jié)果表明，論文提出的概率假設(shè)密度粒子濾波和傳統(tǒng)概率假設(shè)密度粒子濾波在跟蹤性能上幾無差異，但基于典型多目標(biāo)跟蹤場景的理論分析表明，論文提出的濾波算法比傳統(tǒng)概率假設(shè)密度粒子濾波節(jié)省了33％的處理延時(shí)，在實(shí)時(shí)性性能上表現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢。
　　 論文對引